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公开(公告)号：CN115909012A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211702342.9
申请日：2022-12-29
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06V10/82 , G06V30/164 , G06V30/19
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的变电站仪表盘读数方法，包括如下步骤：巡检机器人获取到仪表图像，使用背景置换、旋转和仿射方法进行图像数据集的扩容；构建深度卷积神经网络模型，构建三个具有高性能并多样性的神经网络结构，通过投票法策略，将三个学习器结合起来；训练卷积神经网络，采用反向传播算法，根据前向传播的loss值的大小。本发明图像采集之后，首先通过深度卷积神经网络识别出图像中仪表的类型，变电站获取的视频图像中往往都是包含了很多场景信息，而这些场景信息往往不是需要的，并对图像中的仪表盘进行定位分割，这样不仅能够减小无关的场景信息的影响，提高后期图像识别的精度，而且能极大地提升后期的计算速度。
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