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摘要
随着人工智能和自动化水平的提高,机器人被越来越广泛地应用于变电站、升压站等场所巡检,为图像采集带来了便利,但是仪表图像的自动读数识别准确性问题尚未很好解决。提出一种基于深度学习的仪表识别技术,将仪表识别过程简化为仪表检测和仪表识别两个子任务,针对子任务的特点和难度设计不同的深度学习模型,通过某海上升压站现场采集的仪表图片对模型进行训练和验证,结果表明提出的模型具有较高的准确度和识别速度。
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单位国家电投集团江苏海上风力发电有限公司; 国家电投集团江苏电力有限公司
