文献类型：期刊文章

作　　者：邢浩强[1] 杜志岐[1] 苏波[1]

机构地区：[1]中国北方车辆研究所,北京100072

出　　处：《仪器仪表学报》

年　　份：2017

卷　　号：38

期　　号：11

起止页码：2813-2821

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CAS、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：受限于复杂的电磁环境,变电站中的大量模拟式仪表需要人工读取示数,不利于变电站自动化管理。而目前针对仪表自动读数方法的研究大多基于预先获取到的高质量图像,其中仪表目标位于图像中央且占比较大,仪表表盘与相机平面平行,这需要大量预先的仪表测量与相机标定工作,不能满足实际电站环境下的使用要求。为解决上述问题,提出了一种完整的变电站指针式仪表的自动检测与识别方法。首先利用卷积神经网络模型检测当前视野下仪表目标的包围框位置,计算其距离视野中央的偏离值与图像占比,据此调整相机位置和缩放倍数。通过透视变换消除表盘平面与相机平面偏差造成的仪表图像畸变,通过霍夫变换检测仪表的表盘与指针,完成仪表读数识别。变电站实际测试实验结果表明,本方法最大读数误差仅为1.82%,对于复杂背景下多类别仪表的自动检测与识别任务具有良好的准确性与稳定性,可满足变电站实际应用需求。

关 键 词：指针式仪表 检测与识别  卷积神经网络 计算机视觉

分 类 号：TP391.4] TH161[计算机类]