一种适用于智能变电站巡检机器人的双针仪表读数的识别算法

提出一种适合智能变电站巡检机器人室外工作环境的对变电站双指针式仪表设备读数的识别算法。首先针对双针仪表设备图像,进行设备模板化处理,并在模板库中建立仪表的min刻度和max刻度的位置信息。对于机器人实时采集的仪表图像,先要在后台服务中调取相应采集位置设备的模板图,利用尺度不变特征变换(SIFT)算法,在输入图像中匹配提取仪表表盘区域子图像。而后除去上方指针在表盘中的阴影降低指针误识别率,再对表盘子图像进行二值化、仪表指针骨干化处理,利用快速霍夫变换(Fast Hough Transform)检测两条指针直线去除噪音干扰,定位指针精确位置和指向角度,完成指针读数。此算法经过国内某500 kV智能变电站巡检机器人实地测试,各种仪表综合识别率超过95%,对仪表的读数具有高精度高鲁棒性,完全满足该智能变电站推进无人值守的仪表设备读数自动检测识别的要求。     

云网融合数智赋能架构及关键技术研究

本文基于云网融合基础,针对多云接入算力和海量数据分发所带来的网络确定性响应和高效服务保障等问题,提出一种基于ELK开源架构,融合Telemetry实时采集和人工智能分析的技术架构,同时研发和分析网元Telemetry能力统一、实时采智控一体和海量数据精准获取等关键技术,为行业相关业务实施提供参考与借鉴.     

一种适用于变电站巡检机器人的仪表识别算法

该文提出一种改进的适合智能变电站巡检机器人室外工作环境的变电站仪表设备的读数识别算法.首先针对各个不同种类的仪表设备图像,进行设备模板化处理,并在模板库中建立各仪表的min刻度和max刻度的位置信息.对于机器人实时采集的仪表设备图像,在后台服务中调取相应设备的模板图,利用尺度不变特征变换(SIFT)算法,在输入图像中匹配提取仪表表盘区域子图像.而后对表盘子图像进行二值化、仪表指针骨干化处理,利用快速霍夫变换(fast Hough transform)检测指针直线去除噪音干扰,定位指针精确位置和指向角度,完成指针读数.此算法经过国内某500 kV智能变电站巡检机器人实地测试,各种仪表综合识别率超过99.2％,对仪表的读数具有高精度高鲁棒性,完全满足该智能变电站推进无人值守的仪表设备读数自动检测识别的要求.     

减少峰值EMI解决方案

W181系列是Cypress公司2000年推出的新器件(W181-01/02/03),该系列结合了PLL扩展频谱频率合成的最新技术,通过一个低频载波对输出进行频率调制,峰值EMI就会大幅度减弱。这种技术的应用使得系统能通过难度越来越大的EMI测试,而不用采用昴贵的屏蔽措施或因通不过而重新设计。 在系统中,EMI不仅在各类时钟线路中发生减弱,还