基于Mask-RCNN的指针式仪表自动识别研究

• 作者: 张斌 杨铁梅 毛顺丹
• 来源期刊: 科学技术创新
• 学科: 工学
• 关键词: 巡检机器人 仪表自动识别 Mask-RCNN
• 年，卷（期）: 2020,（20）
• 所属期刊栏目: 科技创新
• 页码范围: 57-58
• 页数: 2页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 1796字
• 语种: 中文

摘要

仪表作为工业生产中的"眼睛",可以对设备的各项参数进行测量和显示,实时反映工厂运行状况,在维持工业安全稳定运行中发挥着不可替代的作用.然而,当前仍然存在的很多传统的指针仪表没有通信接口,无法远程获取仪表数据,需要人工进行采集和录入.针对这个问题本文介绍了一种基于Mask-RCNN深度学习网络的指针式仪表的自动识别和数据采集的方法,经过实验表明,此算法提高了仪表识别的效率和数据检测的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨铁梅		24	72	5.0	8.0
2	毛顺丹		2	0	0.0	0.0
3	张斌		5	7	1.0	2.0