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变电站指针式仪表外观样式繁多,现有的方法只能对一个或两个指针的仪表或某种功能的仪表进行常规读数,无法同时支持两个以上表盘、两个以上指针、多种功能仪表的读数。基于以上问题,提出一种基于深度学习的通用指针式仪表读数识别方法。首先使用YOLOv5目标检测方法构建指针式仪表表盘检测模型,定位表盘位置。然后进一步在表盘中使用Mask R-CNN实例分割方法构建指针分割模型,识别指针mask区域。构建标定工具对表盘信息进行标定,将参数传递给读数识别模块。同时构建预置位纠偏算法,当预置位存在偏移时进行矫正,保证标定的信息与表盘位置保持对应。开发了指针式仪表通用读数识别模块,可对多指针、多表盘的情况进行遍历,实现任意类型指针仪表的读数识别。 相似文献
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