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基于YOLO-E与改进OCRNet图像分割的变电站仪表读数自适应识别方法
被引量：
3
1
作者
赵伟达
陈海文
+3 位作者
郭陆阳
王守相
潘晓明
汪新浩
《电力建设》
CSCD
北大核心
2023年第11期75-85,共11页
变电站仪表读数的准确识别对实时感知设备运行状态,提高变电设备运维智能化水平意义重大。然而,现有基于指针偏转角度检测的变电站仪表读数识别方案准确性差,未能结合表盘色带判别设备状态,无法自适应表盘量程。对此,提出了一种基于YOL...
变电站仪表读数的准确识别对实时感知设备运行状态,提高变电设备运维智能化水平意义重大。然而,现有基于指针偏转角度检测的变电站仪表读数识别方案准确性差,未能结合表盘色带判别设备状态,无法自适应表盘量程。对此,提出了一种基于YOLO-E改进OCRNet图像分割的变电站仪表读数识别方法,首先提出了基于YOLO-E的表盘位置检测算法,通过透视变换实现图像校准;其次,使用极化注意力模块分支改进OCRNet网络结构,提出基于改进OCRNet的表盘分割算法,实现表盘刻度、指针及色带的准确分割提取;最后,基于PGNet从表盘文本中自适应识别量程信息,结合指针与刻度的分割结果实现读数识别。算例证明,与其他先进电力视觉算法相比,所提方法能适应不同量程的仪表,实现了读数与设备运行状态的准确识别,有助于推动运检数字化转型。
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关键词
目标检测
图像分割
yolo
-
e
OCRN
e
t
极化注意力模块
原文传递
题名
基于YOLO-E与改进OCRNet图像分割的变电站仪表读数自适应识别方法
被引量：
3
1
作者
赵伟达
陈海文
郭陆阳
王守相
潘晓明
汪新浩
机构
省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室(河北工业大学)
智能电网教育部重点实验室(天津大学)
国网苏州供电公司
出处
《电力建设》
CSCD
北大核心
2023年第11期75-85,共11页
基金
国家自然科学基金联合基金项目(U2166202)。
文摘
变电站仪表读数的准确识别对实时感知设备运行状态,提高变电设备运维智能化水平意义重大。然而,现有基于指针偏转角度检测的变电站仪表读数识别方案准确性差,未能结合表盘色带判别设备状态,无法自适应表盘量程。对此,提出了一种基于YOLO-E改进OCRNet图像分割的变电站仪表读数识别方法,首先提出了基于YOLO-E的表盘位置检测算法,通过透视变换实现图像校准;其次,使用极化注意力模块分支改进OCRNet网络结构,提出基于改进OCRNet的表盘分割算法,实现表盘刻度、指针及色带的准确分割提取;最后,基于PGNet从表盘文本中自适应识别量程信息,结合指针与刻度的分割结果实现读数识别。算例证明,与其他先进电力视觉算法相比,所提方法能适应不同量程的仪表,实现了读数与设备运行状态的准确识别,有助于推动运检数字化转型。
关键词
目标检测
图像分割
yolo
-
e
OCRN
e
t
极化注意力模块
Keywords
obj
e
ct d
e
t
e
ction
imag
e
s
e
gm
e
ntation
yolo
-
e
OCRN
e
t
polariz
e
d att
e
ntion modul
e
分类号
TM762 [电气工程—电力系统及自动化]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于YOLO-E与改进OCRNet图像分割的变电站仪表读数自适应识别方法
赵伟达
陈海文
郭陆阳
王守相
潘晓明
汪新浩
《电力建设》
CSCD
北大核心
2023
3
原文传递
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