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基于深度學(xué)習智能儀表檢測模型研究
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1.中關(guān)村硬創(chuàng )空間集團有限公司 2.北京 海淀100000

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    為改善現有電力儀表識別時(shí)存在的效率低、成本高等缺陷,提出了一種智能儀表監控系統。首先,設計了包含感知層、網(wǎng)絡(luò )層、信息層、應用層的系統結構,并對系統工作過(guò)程進(jìn)行分析。接著(zhù),提出了一種包括數字區域檢測網(wǎng)絡(luò )和數字識別網(wǎng)絡(luò )的智能儀表檢測模型,從而提高儀表識別的準確率。同時(shí),考慮到現實(shí)環(huán)境中儀表讀數存在遮擋問(wèn)題,提出了一種遮擋字符數據增強方法,從而有效提高數據集的多樣性。仿真階段,以實(shí)際環(huán)境中拍攝的電力儀表圖像為例,對所提模型進(jìn)行驗證。實(shí)驗結果表明,所提智能儀表檢測模型識別準確率為94.96%。實(shí)驗結果驗證了所提系統可有效實(shí)現電力儀表識別,可為智能電力監控的發(fā)展提供一定的借鑒作用。

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引用本文

朱志猛.基于深度學(xué)習智能儀表檢測模型研究計算機測量與控制[J].,2023,31(8):91-97.

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  • 收稿日期:2023-02-10
  • 最后修改日期:2023-03-28
  • 錄用日期:2023-03-29
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2023-08-22
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