基于深度学习的变电站硬压板状态检测与识别算法

• 作者: 张侃君 汪洋 王成智 鄂士平 黎恒烜
• 来源期刊: 沈阳工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 一键顺控 硬压板 深度学习 文字检测 文字识别 数据标注 可靠性 多任务学习
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 信息科学与工程
• 页码范围: 676-680
• 页数: 5页
• 分类号: TM76
• 语种: 中文
• DOI: 10.7688/j.issn.1000-1646.2020.06.11

摘要

针对变电站的一键顺控停、送电操作不当将导致投退操作的问题,提出了一种基于深度学习的变电站硬压板状态检测与识别算法.使用一个共享网络提取图像特征,基于多任务学习方法建立3个分支联合解决硬压板位置检测、投切状态检测和标识检测这3个任务;采集标注了8000张硬压板图片数据用于训练和测试.结果表明,所提出的方法能够在提升硬压板状态识别精度的同时,也提升一键顺控操作的安全性.