[1]黄绪勇,聂 鼎,何 勇,等.变电站巡检机器人的数字仪表自动识别技术研究[J].机械与电子,2018,(11):58-62.
　HUANG Xuyong,NIE Ding,HE Yong,et al.Research on Digital Instrument Automatic Recognition Technology of Substation Inspection Robot[J].Machinery & Electronics,2018,(11):58-62.
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变电站巡检机器人的数字仪表自动识别技术研究
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《机械与电子》[ISSN:1001-2257/CN:52-1052/TH]

卷:
期数:
2018年11期
页码:
58-62
栏目:
自动控制与检测
出版日期:
2018-11-24

文章信息/Info

Title:
Research on Digital Instrument Automatic Recognition Technology of Substation Inspection Robot
文章编号:
1001-2257(2018)11-0058-05
作者:
黄绪勇1; 聂 鼎1; 何 勇2; 王 琦2
(1.云南电网有限责任公司电力科学研究院,云南 昆明 650206; 2.北京国遥新天地信息技术有限公司,北京 100101)
Author(s):
HUANG Xuyong1; NIE Ding1; HE Yong2; WANG Qi2
(1. Yunnan Electric Science Research Institute, Kunming 650206,China; 2. Earth View Image Inc., Beijing 00101,China)
关键词:
变电站巡检;  数字仪表;  模式识别;  图像分割
Keywords:
substation inspection;  digital instrumentation;  pattern recognition;  image segmentation
分类号:
TM769
文献标志码:
A
摘要:
针对变电站巡检机器人数字仪表识别算法准确度不高的问题,本文提出了一种基于样本匹配算法的数字仪表读数识别算法。该算法在使用局部最大类间方差的高阶统计和阈值对仪表板上的显示区域进行定位的基础上,最后根据数字仪表显示区域和数字位置相对固定的特征采用样本匹配算法实现对数字仪表的自动读数。实验结果表明,该方法简单、高效,可有效地应用于变电站自动检测机器人的室内仪表读数自动识别任务。
Abstract:
In view of the low accuracy of digital instrumentation recognition algorithms for substation inspection robots, this paper presents a digital instrument reading recognition algorithm based on template matching. The algorithm is based on template matching pattern recognition method combined with deep learning algorithm, taking into account the characteristics of the substation indoor environment. First, use the high-order statistics and thresholds of the local maximum variance between classes were used to locate the digital region on the dashboard, and then the template matching deep learning algorithm was used to compare the digital region with the selected instructional image template to finally determine the value of the numeric region. The experimental results show that the method is simple and efficient, and it can be effectively applied to the task of automatic identification of indoor meter readings of substation automatic detection robots.

参考文献/References:

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2018-06-28
作者简介:黄绪勇(1974-),男,湖北大冶人,博士,高级工程师,研究方向为电力系统及其自动化; 聂 鼎(1983-),男,黑龙江通河人,硕士,高级工程师,研究方向为配电和安全。
更新日期/Last Update: 2018-11-24