基于輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SimAM注意力機(jī)制的電力儀表檢測(cè)與識(shí)別

打開(kāi)文本圖片集

摘要：通過(guò)圖像識(shí)別算法對(duì)電力儀表進(jìn)行識(shí)別與讀數(shù)可有效避免人工巡檢過(guò)程中的諸多不確定問(wèn)題。針對(duì)傳統(tǒng)儀表檢測(cè)識(shí)別方法工作量大以及指針?lè)指畈磺逦鷮?dǎo)致讀數(shù)不準(zhǔn)確的問(wèn)題，提出了一種基于輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和SimAM注意力機(jī)制的電力儀表檢測(cè)與識(shí)別方法。首先，通過(guò)引入SimAM注意力機(jī)制以及YOLOv5s輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)對(duì)電力儀表的識(shí)別與分類以及表盤區(qū)域的分割；然后分別采用CRNN文本識(shí)別算法和Hough圓檢測(cè)方法對(duì)數(shù)字式儀表以及指針式儀表進(jìn)行讀數(shù)。（剩余7777字）