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| 基于深度学习的海上升压站仪表识别方法 | |
| 作者姓名： | 张昊 周国钧 王凤雷 |
| 作者单位： | 国家电投集团江苏电力有限公司,江苏 南京 210008;国家电投集团江苏海上风力发电有限公司,江苏 盐城 224000;江苏未来智慧信息科技有限公司,江苏 南京 210000 |
| 摘 要： | 随着人工智能和自动化水平的提高,机器人被越来越广泛地应用于变电站、升压站等场所巡检,为图像采集带来了便利,但是仪表图像的自动读数识别准确性问题尚未很好解决.提出一种基于深度学习的仪表识别技术,将仪表识别过程简化为仪表检测和仪表识别两个子任务,针对子任务的特点和难度设计不同的深度学习模型,通过某海上升压站现场采集的仪表图... |
| 关 键 词： | 深度学习 仪表识别 YOLOv4 海上升压站 |
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