基于关键点检测的指针仪表读数识别算法研究与应用

发布时间：2022-08-07 22:48

　　电力工业是支撑经济社会持续快速发展的基础。为了促进电力行业更好地满足经济和社会发展需求,提高从电力建设、生产到消费的效率很有必要。变电站作为电力从生产端到消费端的核心枢纽,提升变电站的日常运行效率对电力行业健康快速发展具有重大意义。其中对变电站中大量的指针仪表实现自动读数识别从而代替人工抄表是关键之一。本文在总结概括了关键点检测和传统指针仪表自动读数识别方法的基础上,设计基于深度学习的关键点检测算法,并将其应用到指针仪表自动读数识别任务当中。本文取得的主要研究成果如下:1)提出了一种基于Mask RCNN的关键点检测算法。通过在Mask RCNN网络结构的基础上添加偏差分支,修正原有网络因上采样导致的关键点位置偏差,实现了网络在关键点检测任务上的定位精度提升。在公开数据集上的实验结果表明,本文提出的算法在各项指标上均有提升,有效提高了关键点的定位准确度。2)提出了一种基于关键点检测的指针仪表自动读数识别算法。将传统的指针仪表自动读数识别任务与基于深度学习的关键点检测任务相结合,设计了基于精确关键点检测的指针仪表自动读数识别算法框架,利用关键点检测算法定位刻度线和指针位置,从而进一步实现... 

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

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致谢
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 指针仪表自动读数
        1.2.2 关键点检测
    1.3 论文组织与内容安排
2 传统指针仪表自动读数算法
    2.1 指针仪表图像预处理
        2.1.1 灰度化
        2.1.2 图像几何变换
        2.1.3 图像增强
    2.2 仪表盘定位
        2.2.1 模板匹配算法
        2.2.2 霍夫圆检测算法
        2.2.3 基于特征点匹配的检测算法
        2.2.4 基于深度学习的目标检测算法
    2.3 指针检测
        2.3.1 霍夫直线检测
        2.3.2 中心投影法
    2.4 读数识别
        2.4.1 角度法
        2.4.2 距离法
    2.5 本章小结
3 基于改进Mask RCNN的关键点检测算法
    3.1 Mask RCNN简介
        3.1.1 Mask RCNN算法的网络结构
        3.1.2 Mask RCNN算法的损失函数
    3.2 用于关键点检测的改进Mask RCNN
        3.2.1 关键点检测思路
        3.2.2 算法改进
    3.3 实验与分析
        3.3.1 数据集
        3.3.2 实验模型搭建
        3.3.3 评价指标
        3.3.4 实验结果
    3.4 本章小结
4 基于关键点检测的指针仪表自动读数算法
    4.1 引言
    4.2 关键点非极大值抑制方法
        4.2.1 非极大值抑制算法
        4.2.2 关键点非极大值抑制
    4.3 基于关键点的读数识别
        4.3.1 关键点预测
        4.3.2 刻度圆弧拟合
        4.3.3 指针直线定位
        4.3.4 仪表读数识别
    4.4 实验与分析
        4.4.1 数据集
        4.4.2 关键点检测网络训练
        4.4.3 实验结果
    4.5 本章小结
5 总结与展望
    5.1 总结
    5.2 展望
参考文献
攻读硕士学位期间的主要研究成果



本文编号：3671183