【摘 要】
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电站运维是一项繁琐、枯燥、重复性高的工作,通过电力巡检机器人对变电站实现全面的智能化运维已经成为我国智能电网的发展趋势,其中仪表读数自动识别方法的研究是实现机器人智能巡检的关键所在。通常,由机器人获取的图像会面临位姿不同、光照变化、目标遮挡以及背景杂乱等因素的影响。此外,电力系统中仪表装置还存在种类繁杂,数量多,设备老化破损等问题,而且电力系统对表计读数识别的精度和准确率要求较高。这些问题对视觉算
【基金项目】
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中央高校基本科研业务重大科技创新项目资助:“NEU第一代家用陪护式机器人”(150308001);
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电站运维是一项繁琐、枯燥、重复性高的工作,通过电力巡检机器人对变电站实现全面的智能化运维已经成为我国智能电网的发展趋势,其中仪表读数自动识别方法的研究是实现机器人智能巡检的关键所在。通常,由机器人获取的图像会面临位姿不同、光照变化、目标遮挡以及背景杂乱等因素的影响。此外,电力系统中仪表装置还存在种类繁杂,数量多,设备老化破损等问题,而且电力系统对表计读数识别的精度和准确率要求较高。这些问题对视觉算法的精度、速度及其泛用性提出了挑战。基于上述挑战,本文的研究工作围绕变电站场景中仪表示数自动识别方法展开,具体包括对仪表目标检测、图像匹配、指针线定位、仪表读数策略的研究。本文的主要贡献如下。(1)提出了一种基于卷积神经网络的关键点定位网络,并使用该网络来定位指针线的关键点,从而获取仪表指针线的位姿。利用关键点定位来进行仪表检测提升了指针线定位的精度和泛用性,可以快速、准确地检测多种不同类别仪表指针线。(2)提出了一种通用的基于模板匹配的指针式仪表读数自动识别方法,该方法适用于变电站常见类别仪表的识别,而且在明显的光照变化、各种模糊等状况下识别鲁棒性良好。经实验验证,该方法在的指针准确率可达98%及以上。
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