针对接触网吊弦的接触面积小且易与电力线混淆,传统的故障识别算法存在如吊弦的误识别、识别效率低和不能实时检测等问题.相比传统卷积神经网络,胶囊网络(CapsNet)首次采用矢量作为输入,可以很好地保留目标的方向、角度等特征信息,更适合识别复杂背景下的吊弦.因此,该文提出一种基于改进胶囊网络和CV模型结合的吊弦故障识别算法,通过1×1归约层和3×3卷积核简化传统9×9胶囊网络的卷积层,并采用优化算法进行参数寻优,缩短训练权重时间;同时输出量保留了方向与角度,能更准确地对烧伤、载流环折断、脱落等故障的吊弦进行分类;通过对吊弦巡检图像应用该文方法,吊弦定位准确率提高到95％.与前馈神经网络(BPNN)和Alex Krizhevsky设计的AlexNet等方法进行对比,所提出的吊弦故障识别方法可以准确、迅速地从复杂背景识别出吊弦,并准确地找到吊弦故障的位置,大大提高了输电线路智能巡检的效率.