【摘 要】
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电网工程图纸矢量化识别是实现电网领域基础图纸数字化的一种重要技术途径.由于电网中的电气元件类别多,其中部分图像背景模糊,电气元件的旋转角度不一致,从而对图纸中的电气元件的识别造成一定挑战.本文提出一种基于深度学习中Faster RCNN网络架构的电气元件识别和训练方法,将需要训练的样本数据进行预处理和特征提取,在预处理过程进行平滑去噪、二值化、分割等操作,在特征提取过程采用VGG16网络,利用深度学习方法对电网图元进行识别.在包含9类电网图元的真实数据集上的实验结果表明,本文方法对电网工程图纸中的电气元件
【机 构】
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国网北京市电力公司,北京 100031;南京南瑞继保电气有限公司,江苏 南京 211102
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电网工程图纸矢量化识别是实现电网领域基础图纸数字化的一种重要技术途径.由于电网中的电气元件类别多,其中部分图像背景模糊,电气元件的旋转角度不一致,从而对图纸中的电气元件的识别造成一定挑战.本文提出一种基于深度学习中Faster RCNN网络架构的电气元件识别和训练方法,将需要训练的样本数据进行预处理和特征提取,在预处理过程进行平滑去噪、二值化、分割等操作,在特征提取过程采用VGG16网络,利用深度学习方法对电网图元进行识别.在包含9类电网图元的真实数据集上的实验结果表明,本文方法对电网工程图纸中的电气元件的识别和检测具有较好的效果.
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