机构名称：
¥ 1.0
对于电力线路巡检，传统的人工巡检方式存在着抄表工作量大、准确率低、存在安全隐患等一系列问题。基于数字图像技术的电表读数图像智能识别方法具有很大的实用价值。但现有的基于深度学习的电表读数识别方法普遍忽略了电表仪表盘指针、刻度等关键点的提取，现有算法鲁棒性和抗干扰能力较差，因此本文旨在研究一种基于深度学习的电力线路巡检电表图像读数识别新方法。首先对电表仪表盘倾斜进行校正，精确定位仪表盘中心；然后基于YOLOv5网络模型构建电表读数识别模型，给出YOLOv5网络模型结构，介绍其工作原理；最后通过实验结果验证了所提出的电表读数图像处理方法及构建的识别模型的有效性。
一种识别图像中读数的新方法... - IIETA
主要关键词
相关文件推荐
