本文選題：指針式儀表　切入點：檢測與識別　出處：《儀器儀表學(xué)報》2017年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：受限于復(fù)雜的電磁環(huán)境,變電站中的大量模擬式儀表需要人工讀取示數(shù),不利于變電站自動化管理。而目前針對儀表自動讀數(shù)方法的研究大多基于預(yù)先獲取到的高質(zhì)量圖像,其中儀表目標(biāo)位于圖像中央且占比較大,儀表表盤與相機平面平行,這需要大量預(yù)先的儀表測量與相機標(biāo)定工作,不能滿足實際電站環(huán)境下的使用要求。為解決上述問題,提出了一種完整的變電站指針式儀表的自動檢測與識別方法。首先利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型檢測當(dāng)前視野下儀表目標(biāo)的包圍框位置,計算其距離視野中央的偏離值與圖像占比,據(jù)此調(diào)整相機位置和縮放倍數(shù)。通過透視變換消除表盤平面與相機平面偏差造成的儀表圖像畸變,通過霍夫變換檢測儀表的表盤與指針,完成儀表讀數(shù)識別。變電站實際測試實驗結(jié)果表明,本方法最大讀數(shù)誤差僅為1.82%,對于復(fù)雜背景下多類別儀表的自動檢測與識別任務(wù)具有良好的準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性,可滿足變電站實際應(yīng)用需求。
[Abstract]:Limited by the complex electromagnetic environment, a large number of analog meters in the substation need manual reading, which is not conducive to substation automation management. The instrument target is located in the center of the image and occupies a large proportion, and the meter dial is parallel to the camera plane, which requires a large amount of pre-instrument measurement and camera calibration work, which cannot meet the requirements of the actual power station environment. In this paper, a complete automatic detection and recognition method for an exponential instrument in a substation is proposed. Firstly, a convolution neural network model is used to detect the position of the bounding frame of the instrument object in the current field of vision, and the deviation value from the center of the field of vision is calculated, and the ratio of the image to the image is calculated. The distortion of instrument image caused by the deviation between dial plane and camera plane is eliminated by perspective transformation, and the dial and pointer of instrument are detected by Hough transform. The actual test results of substation show that the maximum reading error of this method is only 1.82, which has good accuracy and stability for automatic detection and recognition of multi-class instruments in complex background. It can meet the practical application demand of substation.
【作者單位】： 中國北方車輛研究所;
【分類號】：TM63;TP391.41

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本文編號：1606483