【摘 要】
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随着电力产业响应国家号召推动智能化、信息化的浪潮,传统变电站也迫切面临着智能化转型的需求。由于历史原因目前指针式仪表仍大量应用于变电站场景中,并且由于指针式仪表在高辐射场所等特殊场景下的可靠性,在未来仍将有一定的使用需求。指针式仪表的传统读数方法仍需要人工来完成,在未来人力资源越来越紧缺的背景下这种方法成本过于高昂,因此迫切需要一种针对指针式仪表的自动获取读数方法。本次研究在经过对仪表读数识别领域
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随着电力产业响应国家号召推动智能化、信息化的浪潮,传统变电站也迫切面临着智能化转型的需求。由于历史原因目前指针式仪表仍大量应用于变电站场景中,并且由于指针式仪表在高辐射场所等特殊场景下的可靠性,在未来仍将有一定的使用需求。指针式仪表的传统读数方法仍需要人工来完成,在未来人力资源越来越紧缺的背景下这种方法成本过于高昂,因此迫切需要一种针对指针式仪表的自动获取读数方法。本次研究在经过对仪表读数识别领域过往研究的分析后,提出了一种基于深度学习的指针式仪表示数获取方法。该方法将仪表示数获取任务分为仪表定位与仪表元素分割两部分,从而得到仪表读数。具体研究内容如下:1.针对仪表定位问题,本文采用了基于Faster-RCNN模型改进的仪表定位算法,通过将原模型中的边界框损失部分更换为GIoU函数,使得改进模型在仪表检测的测试集上准确度提升了 1.2%,证明了该改进算法的有效性。2.针对仪表的示数读取问题,本文提出了一种基于DeepLabV3+模型改进的仪表元素分割算法。通过将DeepLabV3+网络结构与CBAM注意力机制进行结合,并在损失函数中引入Dice损失函数,使得改进后算法的分割精度与检测准确度有了一定的提高。针对分割得到的仪表元素,本文采用PCA降维的方法将元素的分割区域拟合为直线,通过拟合直线的倾角利用角度法得到最终的仪表读数。通过最后的实验证明,本文所提出的仪表定位与读数获取方法能够满足实际场景中的应用需求。与基于传统图像处理方法的指针式仪表示数读取方法进行比较,该算法对实际场景中环境因素的影响具有更好的鲁棒性,更适合在实际场景中应用。
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