基于旋转目标检测的指针式仪表示数识别方法 被引量：3

1

作者 孙顺远 陈浩 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2023年第3期18-23,32,共7页

针对目前指针式仪表示数识别方法实用性差、累计误差大的问题,提出了一种基于旋转目标检测网络的指针式仪表示数识别方法。首先,改进网络模型YOLOv5s,生成旋转目标检测网络,同时,引入密集编码标签,解决旋转目标检测中存在的边界问题,并... 针对目前指针式仪表示数识别方法实用性差、累计误差大的问题,提出了一种基于旋转目标检测网络的指针式仪表示数识别方法。首先,改进网络模型YOLOv5s,生成旋转目标检测网络,同时,引入密集编码标签,解决旋转目标检测中存在的边界问题,并向模型中引入注意力模块,提升模型获取目标特征的能力;其次,利用网络输出的位置与角度信息对表盘进行倾斜校正和刻度点筛选,省去了对表盘指针进行直线检测的时间;最后,利用角度法完成仪表示数读取。实验证明,该方法读数误差较小,具有一定的抗干扰能力,进一步提高了示数读取的速度和精度。 展开更多

关键词 指针式仪表 旋转目标检测 密集编码标签 注意力机制 倾斜校正 示数读取

下载PDF 职称材料

基于YOLOv4-tiny和Hourglass的指针式仪表读数识别 被引量：3

2

作者 陶金 林文伟 +4 位作者 曾亮 张建寰 赵紫阳 徐周毅 张陈涛 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期1-10,共10页

为了降低电力巡检机器人识别变电站指针式仪表的误检率,提高仪表读数识别的精度,设计了一种基于深度学习的指针式仪表检测方法。通过在YOLOv4-tiny网络结构基础上添加残差模块来提高模型的鲁棒性,并对Hourglass网络结构改进,达到精准识... 为了降低电力巡检机器人识别变电站指针式仪表的误检率,提高仪表读数识别的精度,设计了一种基于深度学习的指针式仪表检测方法。通过在YOLOv4-tiny网络结构基础上添加残差模块来提高模型的鲁棒性,并对Hourglass网络结构改进,达到精准识别指针式仪表读数的目的。为了验证所提出方法的有效性,以变电站现场仪表图像数据对方法进行测试,并将检测结果与其他方法进行对比。实验结果表明,仪表定位漏检率仅1.25%,指针定位精度在1.125%以内,整体检测时间小于0.5 s。相较于常用的Hough直线检测与ORB结合或基于U-net模型的方法,读数识别的平均误差分别降低了70.8%和58.8%,为变电站指针式仪表的读数识别提供新的思路。 展开更多

关键词 深度学习 指针式仪表检测 Hourglass网络 YOLOv4-tiny

下载PDF 职称材料

基于改进YOLOv3的工业指针式仪表检测 被引量：2

3

作者 单文轩 徐永祥 +1 位作者 白福忠 高晓娟 《工业仪表与自动化装置》 2023年第4期64-70,共7页

为解决现有工业指针式仪表检测存在识别精度低、检测信息缺失、检测速度慢、成本较高的问题,提出一种改进的YOLOv3检测算法。新算法通过Kmeans++聚类获得先验框尺寸,选用轻量级网络Darknet-19作为主干网络并减少预测层数,引入注意力机... 为解决现有工业指针式仪表检测存在识别精度低、检测信息缺失、检测速度慢、成本较高的问题,提出一种改进的YOLOv3检测算法。新算法通过Kmeans++聚类获得先验框尺寸,选用轻量级网络Darknet-19作为主干网络并减少预测层数,引入注意力机制同时调整样本损失函数,达到损失函数快速收敛的效果。消融实验结果表明,改进的YOLOv3算法对工业指针式仪表检测精度达98.16%,检测速度相比原版YOLOv3网络提升一倍,检测结果信息完整,训练消耗资源降低3倍。算法在鲁棒性、实时性、实用性方面优势明显。 展开更多

关键词 YOLOv3 指针式仪表检测 Kmeans++ 注意力机制

下载PDF 职称材料

户外巡检机器人指针式仪表识别方法研究

4

作者 张建寰 曾亮 +3 位作者 刘涛 邓连钧 徐周毅 张陈涛 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2023年第11期51-56,64,共7页

在户外巡检环境下,巡检机器人捕捉到的图像容易受到环境因素的影响,导致仪表识别读数精度低、鲁棒性差。针对这一问题,提出了一种基于改进PSPNet的指针式仪表识别读数方法。首先使用YOLOv5识别出仪表区域,然后通过改进PSPNet提取出指针... 在户外巡检环境下,巡检机器人捕捉到的图像容易受到环境因素的影响,导致仪表识别读数精度低、鲁棒性差。针对这一问题,提出了一种基于改进PSPNet的指针式仪表识别读数方法。首先使用YOLOv5识别出仪表区域,然后通过改进PSPNet提取出指针和刻度线区域,随后经过透视变换和提取指针直线,最后根据角度法计算出仪表读数。实验结果表明:在各种户外复杂环境下,指针式仪表读数平均相对误差为1.28%,平均引用误差为0.68%,每张图片平均处理时间为1.28 s,准确性和稳定性较高,为户外巡检机器人指针式仪表识别提供了有效手段。 展开更多

关键词 户外巡检 指针仪表 指针检测 读数识别 目标检测 语义分割

下载PDF 职称材料

基于刻度轮廓拟合的指针式仪表自动识别方法 被引量：4

5

作者 孙顺远 魏志涛 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2022年第8期51-57,共7页

为实现仪表的自动识别,提出基于轮廓的表盘区域检测与基于最小二乘法和刻度点定位的仪表示数识别方法。该算法通过二值化、滤波等预处理方法减少干扰,结合轮廓间的内嵌关系,提取出包含指针和刻度的表盘区域,得到仪表盘刻度轮廓集,并采... 为实现仪表的自动识别,提出基于轮廓的表盘区域检测与基于最小二乘法和刻度点定位的仪表示数识别方法。该算法通过二值化、滤波等预处理方法减少干扰,结合轮廓间的内嵌关系,提取出包含指针和刻度的表盘区域,得到仪表盘刻度轮廓集,并采用随机最小二乘法拟合表盘椭圆。通过分析指针的特性,提出基于EDLines直线检测算法的指针检测方法,完成对表盘内指针的提取与定位。最后根据指针直线方程、刻度编号和量程范围自动完成读数。实验表明,该算法具备较强的抗干扰能力,读数与人工读数误差较小,满足实际精度需求。 展开更多

关键词 指针式仪表 轮廓提取 椭圆拟合 刻度点定位 直线检测 示数判读

下载PDF 职称材料

基于卷积神经网络的渐进式指针表自动读数方法 被引量：3

6

作者 孙晓朋 侯立群 渠怀胜 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第10期1326-1333,共8页

为了提高指针表自动读数方法的准确度和便捷性,提出了一种基于卷积神经网络的渐进式指针表自动读数方法。首先利用Faster-RCNN(Faster-Region Convolutional Neural Networks)模型检测当前视野下指针表目标的包围框位置,得到目标图像,... 为了提高指针表自动读数方法的准确度和便捷性,提出了一种基于卷积神经网络的渐进式指针表自动读数方法。首先利用Faster-RCNN(Faster-Region Convolutional Neural Networks)模型检测当前视野下指针表目标的包围框位置,得到目标图像,简化读数前设备安装与标定过程;然后利用SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)、RANSAC(Random Sample Consensus)算法和透视变换得到无倾斜、无旋转的图像,克服指针表倾斜或旋转对自动读数的影响;再利用八邻域法检测指针表表盘,大津算法(Otsu算法)提取分割阈值,区域生长法提取指针;最后利用卷积神经网络识别指针表的大刻度示值得到指针表的粗读数,利用角度法得到指针表的细读数,完成高精度自动读数。实验结果表明,文中所提出的方法具有较好的准确性与抗干扰能力,读数最大误差低于0.7%。 展开更多

关键词 卷积神经网络 指针式仪表 目标检测 倾斜校正 自动读数

下载PDF 职称材料

基于Hough变换的指针仪表特征提取 被引量：1

7

作者 王艺达 肖遥 余慧敏 《现代电子技术》 2022年第24期176-180,共5页

指针仪表有着广泛的应用,但由于指针仪表数据记录大都由人工手抄,人工读数精度较低、劳动强度大,且受到光照、气候以及工作人员疲劳等因素影响,会产生一些安全隐患。为了避免人工判读带来的误差,降低人员工作强度,提高指针式仪表读数的... 指针仪表有着广泛的应用,但由于指针仪表数据记录大都由人工手抄,人工读数精度较低、劳动强度大,且受到光照、气候以及工作人员疲劳等因素影响,会产生一些安全隐患。为了避免人工判读带来的误差,降低人员工作强度,提高指针式仪表读数的客观性,文中采用基于霍夫变换提取指针仪表读数,围绕指针仪表的自动读数,对数字图像处理、图像特征提取、Hough变换、示值判读等一系列技术进行详细的研究。采用基于阈值分割和基于边缘分割相结合的方法,先降低图像的复杂度,再对图像进行边缘检测,提取仪表骨架的直线特征,将指针直线提取出来。最后测量指针直线相对于竖直方向的偏移角度,并利用角度法计算出仪表的数值。通过Matlab软件对设计方案进行仿真,成功提取到指针仪表图像的特征,得到指针仪表中的指针直线。 展开更多

关键词 指针仪表 图像处理 特征提取 HOUGH变换 示值判读 数值计算 边缘检测

下载PDF 职称材料

基于人工-真实样本度量学习的指针式仪表检测方法 被引量：1

8

作者 翟永杰 赵振远 +1 位作者 王乾铭 白康 《电测与仪表》 北大核心 2022年第10期174-183,共10页

为缓解指针式仪表检测精度对样本数量的严重依赖,有效提升少样本情况下指针式仪表的检测精度,提出了基于人工-真实样本度量学习的指针式仪表检测方法。通过对指针式仪表结构进行统计分析,提取其显著特征进行建模,用以生成所需要的人工... 为缓解指针式仪表检测精度对样本数量的严重依赖,有效提升少样本情况下指针式仪表的检测精度,提出了基于人工-真实样本度量学习的指针式仪表检测方法。通过对指针式仪表结构进行统计分析,提取其显著特征进行建模,用以生成所需要的人工基准样本,弥补真实场景下指针式仪表数据缺乏的问题;结合度量学习的特性,以Faster R-CNN为基线模型,引入特征相似性度量模块,从低维特征向量空间降低或消除人工基准样本和真实样本之间的分布差异,并加强特征提取网络对指针式仪表显著特征的学习。实验证明,较基线模型,基于人工-真实样本度量学习的指针式仪表检测方法AP^(75)提升了22.14%,有效提高了少样本情况下指针式仪表检测的精度。 展开更多

关键词 指针式仪表 度量学习 目标检测 少样本 人工样本

下载PDF 职称材料

电表超量程报警装置的设计与制作 被引量：1

9

作者 窦雪芳 向政勋 +3 位作者 罗浩 陆庭慧 苏仕静 郑玉 《大学物理实验》 2016年第5期53-56,共4页

当指针式电表达到超量程状态时,初学者仍不注意及时断开电路,容易造成电表损毁,带来大笔的维修运行费用。为此,本文设计了三种电表超量程自动报警装置的实验方案,选择最优方案进行了实际制作,达到以下效果:指针超量程1秒以内,LED灯闪烁... 当指针式电表达到超量程状态时,初学者仍不注意及时断开电路,容易造成电表损毁,带来大笔的维修运行费用。为此,本文设计了三种电表超量程自动报警装置的实验方案,选择最优方案进行了实际制作,达到以下效果:指针超量程1秒以内,LED灯闪烁;指针超量程达到3秒,则LED灯亮,且蜂鸣器发出报警声;指针超量程达到5秒,电路系统强制断路。 展开更多

关键词 指针式电表 超量程 报警器 光电检测

下载PDF 职称材料

变电站指针式仪表检测与识别方法 被引量：67

10

作者 邢浩强 杜志岐 苏波 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第11期2813-2821,共9页

受限于复杂的电磁环境,变电站中的大量模拟式仪表需要人工读取示数,不利于变电站自动化管理。而目前针对仪表自动读数方法的研究大多基于预先获取到的高质量图像,其中仪表目标位于图像中央且占比较大,仪表表盘与相机平面平行,这需要大... 受限于复杂的电磁环境,变电站中的大量模拟式仪表需要人工读取示数,不利于变电站自动化管理。而目前针对仪表自动读数方法的研究大多基于预先获取到的高质量图像,其中仪表目标位于图像中央且占比较大,仪表表盘与相机平面平行,这需要大量预先的仪表测量与相机标定工作,不能满足实际电站环境下的使用要求。为解决上述问题,提出了一种完整的变电站指针式仪表的自动检测与识别方法。首先利用卷积神经网络模型检测当前视野下仪表目标的包围框位置,计算其距离视野中央的偏离值与图像占比,据此调整相机位置和缩放倍数。通过透视变换消除表盘平面与相机平面偏差造成的仪表图像畸变,通过霍夫变换检测仪表的表盘与指针,完成仪表读数识别。变电站实际测试实验结果表明,本方法最大读数误差仅为1.82%,对于复杂背景下多类别仪表的自动检测与识别任务具有良好的准确性与稳定性,可满足变电站实际应用需求。 展开更多

关键词 指针式仪表 检测与识别 卷积神经网络 计算机视觉

下载PDF 职称材料

无先验知识的仪表自动检测与判读算法 被引量：8

11

作者 董海 徐晓鹏 +2 位作者 谢英红 韩晓微 高源 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期205-217,共13页

针对其他算法对先验知识的需求造成的不便,提出无需先验知识的表盘区域检测与仪表判读算法。对于表盘区域检测算法,通过结合椭圆检测方法和非极大值抑制,检测备选仪表区域,通过设计预处理和梯度值与水平线角度的计算方法,在种子点选取... 针对其他算法对先验知识的需求造成的不便,提出无需先验知识的表盘区域检测与仪表判读算法。对于表盘区域检测算法,通过结合椭圆检测方法和非极大值抑制,检测备选仪表区域,通过设计预处理和梯度值与水平线角度的计算方法,在种子点选取时加入向心约束,检测向心线段并筛选仪表区域。针对仪表判读算法,通过设计分扇区选点算法拟合刻度线所在椭圆,识别刻度线,设置线段融合条件识别指针,利用最大极值稳定区域算法提取感兴趣区域(ROI),连接相邻ROI合成刻度值信息,随即关联刻度值与其近邻主刻度线的角度并进行拟合,完成仪表判读。实验表明,算法运行总时间为0.63 s,误差在一个刻度内的概率为80%,在两个刻度内的概率为96.7%,满足实际需求。 展开更多

关键词 指针式仪表 检测与判读 椭圆检测 线段检测 椭圆拟合 最大极值稳定区域

下载PDF 职称材料

变电站指针式仪表示数识别方法研究 被引量：3

12

作者 郭宇强 易映萍 《软件导刊》 2022年第3期62-66,共5页

为对处于复杂环境中的变电站指针式仪表进行示数识别,提出一种基于深度学习的指针式仪表示数识别方法。首先使用目标检测算法YOLOv3检测图片中仪表和仪表刻度值的位置,并使用基于LeNet-5网络的字符识别算法识别刻度数值;然后使用语义分... 为对处于复杂环境中的变电站指针式仪表进行示数识别,提出一种基于深度学习的指针式仪表示数识别方法。首先使用目标检测算法YOLOv3检测图片中仪表和仪表刻度值的位置,并使用基于LeNet-5网络的字符识别算法识别刻度数值;然后使用语义分割算法DeepLabv3+分割出仪表指针区域;最后使用角度法读取仪表示数。实验结果表明,该算法在不同光照、天气、背景环境中均可高效准确地读取指针式仪表示数,平均读数误差率小于3.5%,可满足变电站巡检机器人的日常巡检需求。 展开更多

关键词 指针式仪表 目标检测 语义分割 字符识别

下载PDF 职称材料