[发明专利]一种基于卷积神经网络的变电站指针式仪表的识别方法有效
| 申请号： | 201911143610.6 | 申请日： | 2019-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN110929723B | 公开（公告）日： | 2022-12-02 |
| 发明（设计）人： | 范衠;安康;姜涛;邱本章;朱贵杰;卞新超;孙福赞 | 申请（专利权）人： | 汕头大学 |
| 主分类号： | G06V30/146 | 分类号： | G06V30/146;G06V30/148;G06V10/26;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 张金福 |
| 地址： | 515063 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的变电站指针式仪表的识别方法，包括：采集变电站指针式仪表图像，并建立由仪表图像组成的仪表图像库；利用仪表图像库训练一个用于定位指针式仪表区域的卷积神经网络，并确定卷积神经网络中的学习参数；利用所述仪表数据库训练一个用于仪表种类识别的卷积神经网络，并确定卷积神经网络中的学习参数；利用训练好的用于定位仪表区域的卷积神经网络定位仪表图像库中仪表图像的区域；利用训练好的用于仪表种类识别的卷积神经网络识别裁剪得到的仪表区域图像，输出仪表检测的结果；然后根据检测结果，不同类型的仪表采用相应的方法进行读数。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 变电站 指针 仪表 识别 方法 | ||
【主权项】：
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