[发明专利]变压器铭牌信息采集方法及智能采集系统

说明书

本发明公开了一种变压器铭牌信息采集方法，包括使用摄像设备获取变压器铭牌图像；采用轻量化神经网络图像识别程序在变压器图像采集现场对变压器铭牌图像进行分割，分割出变压器铭牌图像中的字符小图片；采用PCAnet网络计算机程序对步骤2的字符小图片进行识别，将字符小图片转换为字符；将步骤3得到的变压器铭牌信息进行登记。本发明还公开了2种变压器铭牌信息智能采集系统。本发明在变压器铭牌现场取像后，将铭牌信息的识别分成两步，大大减少了传输的图像数据，使得字符识别更加高效，后台的字符识别结果返回到变压器图像采集现场，便于核对字符识别结果，确保采集的变压器铭牌信息准确无误。

技术领域

本发明属于变压器铭牌识别领域，具体涉及一种配电变压器铭牌信息智能采集系统。

背景技术

配电变压器的信息采集是实现电网信息化的首要工作。变压器铭牌信息获取要求准确，采集方便。变压器通常距地高度3米，通过肉眼难以看清变压器铭牌信息，由于观察角度和光线原因，即使使用单反相机等工具也很难获取到比较准确的铭牌信息。

在铭牌识别上，传统的基于OpenCV的铭牌定位效果显著，但是后续需要进行字符模板匹配以及识别等，操作繁琐。而现在神经网络在识别图像字符领域效果显著，通过添加训练好的CNN网络模型在设备软件上，实现铭牌信息识别的高准确性，但是训练较好的CNN网络模型需要花费大量时间和样本，并且汉字结构复杂，样本库庞大，计算规模也会增大，算法时间复杂度会显著上升，不适合在移动便携设备上运行。

因此，研究一种信息采集工具以及高效的识别算法解决变压器铭牌信息物理上难以采集、不易获取变压器铭牌的结构化信息的问题。

发明内容

本发明的目的是解决上述问题，提供变压器铭牌信息采集方法及智能采集系统，在变压器铭牌现场取像后，将铭牌信息的识别分成两步，利用轻量化神经网络图像识别程序在变压器图像采集现场对变压器铭牌图像进行分割，分割出变压器铭牌图像中的字符小图片后，再将分割得到的字符小图片传输到后台服务器将字符小图片转换为字符从而得到变压器铭牌结构化信息，减少了传输的图像数据，并便于现场核对，提高字符识别的效率和准确度。

本发明的技术方案是变压器铭牌信息采集方法，包括以下步骤，

步骤1：采用摄像设备获取变压器铭牌图像；

步骤2：采用轻量化神经网络图像识别程序在变压器图像采集现场对变压器铭牌图像进行分割，分割出变压器铭牌图像中的字符小图片；

步骤3：采用PCAnet网络计算机程序对步骤2的字符小图片进行识别，将字符小图片转换为字符；

步骤4：将步骤3得到的变压器铭牌信息进行登记。

步骤4之前，还包括人工对步骤3得到的变压器铭牌字符信息进行核对，确保转换得到的变压器铭牌字符信息与实际相符后执行步骤4，若转换得到的变压器铭牌字符信息与实际不相符，则对PCAnet网络计算机程序进行再训练，执行步骤1。

Fast-MobileNet轻量化网络包括多个下采样卷积层、池化层、多个上采样卷积层和分类器，多个下采样卷积层、池化层、多个上采样卷积层、分类器前后依次连接，跳跃连接将下采样层的输出经过特征卷积后连接到上采样层形成残差单元。