李佳,段祥骏,李运硕,何菊,冯德志.基于深度学习的指针式仪表识别算法研究∗[J].电工技术,2023(2):36-39
基于深度学习的指针式仪表识别算法研究∗
  
DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2023.02.011
中文关键词:  指针式仪表  识别  深度学习
英文关键词:
基金项目:
作者单位
李佳 中国电力科学研究院有限公司 
段祥骏 中国电力科学研究院有限公司 
李运硕 中国电力科学研究院有限公司 
何菊 西北工业大学航天学院 
冯德志 中国电力科学研究院有限公司 
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中文摘要:
      目前指针式仪表数据仍然基于模板匹配等传统算法,在信噪比低的情况下识别精度低,因此采用深度学习进行指针的分级定位与识别.一级识别采用 SSD 算法进行仪表区域定位,计算仪表倾斜角度并修正.二级指针定位使用多方位SSD算法识别指针转动角度并转换量程.使用自建的仪表数据集进行网络训练,指针式仪表检测精度达到87％;作为拓展方向,数字式仪表检测精度达88％.实验结果表明,该算法稳定性及准确度均高于传统的指针式仪表识别算法.
英文摘要:
      
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