【摘 要】
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矢量化的电网厂站接线图需要调度运维人员参考CAD设计图纸进行人工绘制及导入，工作量巨大且极易出错。针对电网厂站接线图中图元、文字以及接线关系3个核心的识别问题，提出一套基于人工智能的完整电网厂站接线图识别方法，显著提升识别的效率和准确性。通过结合分级预处理的重叠滑窗机制与YOLOv4算法，解决电网厂站接线图的“大图像小图元检测”问题；通过迁移学习与卷积循环神经网络结合，提升包含中文电气文本的识别率
【基金项目】
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国家自然科学基金委员会-国家电网公司智能电网联合基金资助项目（U2066212）；
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矢量化的电网厂站接线图需要调度运维人员参考CAD设计图纸进行人工绘制及导入，工作量巨大且极易出错。针对电网厂站接线图中图元、文字以及接线关系3个核心的识别问题，提出一套基于人工智能的完整电网厂站接线图识别方法，显著提升识别的效率和准确性。通过结合分级预处理的重叠滑窗机制与YOLOv4算法，解决电网厂站接线图的“大图像小图元检测”问题；通过迁移学习与卷积循环神经网络结合，提升包含中文电气文本的识别率；通过嵌入电气领域知识与规则，提升接线识别的准确率。最后，根据获取的电气元件信息、文本信息、连接线信息，完成其他下游任务。采用实际调度系统导出的电网接线图数据集，设计了图元、文字、接线识别三方面的对比实验，验证了所提方法的有效性。
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