基于变电站巡检机器人数字仪表识别算法

• 作者: 刘小波 吴道平 宋爱国 徐波 田定胜
• 来源期刊: 供用电
• 学科: 工学
• 关键词: 变电站 巡检机器人 深度学习 CRNN 文本识别
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 设备研制与应用
• 页码范围: 80-86
• 页数: 7页
• 分类号: TP242
• 字数: 5090字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19421/j.cnki.1006-6357.2019.11.013

摘要

当前巡检机器人使用传统的图像识别算法,传统图像识别算法需要进行字符切割以及大量人工建模操作,受环境变化影响大.文章采用深度学习CRNN模型,对数字区域进行整行识别,简化了人工建模步骤,识别正确率高,数字表计识别率达到99％以上.针对部分场景识别错误率高的问题,结合attention机制,对模型进行扩展,实验结果表明,该扩展模型获得了良好的提升效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋爱国		404	4720	32.0	46.0
2	刘小波		7	6	2.0	2.0
3	徐波		10	17	3.0	4.0
4	田定胜		1	0	0.0	0.0
5	吴道平		1	0	0.0	0.0