【摘 要】
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当前的电表读取算法存在精度低、读取速度慢的问题.为了能够更准确地读取电表数值,文章提出一种基于注意力机制与YOLOv3的电表自动读数算法,该算法首先对采集的电表图像进行去噪、增强等预处理;其次通过在YOLOv3网络层中添加高效金字塔分割注意力(Efficient Pyramid Split Attention,EPSA)模块对YOLOv3进行改进;利用改进后的YOLOv3对预处理后的图像进行训练,考虑到表盘刻度目标通常较小,训练分为2个阶段:先检测图像中的表盘;然后在所检测出的表盘图像部分检测指针和刻度值
【机 构】
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国网江苏省电力有限公司南京供电分公司,江苏 南京 210000;安徽南瑞继远电网技术有限公司,安徽 合肥 230088
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当前的电表读取算法存在精度低、读取速度慢的问题.为了能够更准确地读取电表数值,文章提出一种基于注意力机制与YOLOv3的电表自动读数算法,该算法首先对采集的电表图像进行去噪、增强等预处理;其次通过在YOLOv3网络层中添加高效金字塔分割注意力(Efficient Pyramid Split Attention,EPSA)模块对YOLOv3进行改进;利用改进后的YOLOv3对预处理后的图像进行训练,考虑到表盘刻度目标通常较小,训练分为2个阶段:先检测图像中的表盘;然后在所检测出的表盘图像部分检测指针和刻度值,实现电表数值的读取.实验结果验证了所提算法的性能较好,能够准确地读取电表数值.
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