10.3969/j.issn.1001-9898.2022.04.002
基于深度学习的变电站表计智能识别方法
检测设备的更新为实现变电站检测仪表的自动识别提供了契机,但大多数基于图像识别的方法对图像质量都有严格的要求,因而不能直接应用到变电站检测仪表的识别.本文提出了一种基于深度学习的变电站表计智能识别方法.首先采用模糊局部信息C均值聚类方法实现不同场景下的表计图像分类.然后,使用Faster R-CNN方法检测 目标表计表盘的位置,并根据检测框调整图像位置.最后,利用霍夫变换检测指针位置进而获得读数.识别方法的稳定性和准确性已得到实验结果验证,具有广阔的应用前景.
深度学习、变电站、智能识别、检测仪表
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TM863(高电压技术)
2022-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
1-5,65
