结合深度神经网络和多阈值软切分的电能表示数自动识别方法.pdf

摘要中的内容介绍了一种针对电能表示数自动识别的新方法，该方法结合了深度神经网络和多阈值软切分技术。电能表的自动识别是电力系统中一个重要的环节，尤其是在智能电网环境下，准确、高效的电能表示数识别对于电力营销、能源管理以及电力调度自动化具有重要意义。 此方法分为两个主要模块：示数区域定位模块和识别模块。利用改进的YOLO（You Only Look Once）算法——一种基于深度学习的目标检测模型，对电能表的示数区域进行快速精确的定位。YOLO算法因其实时性和高效率，在目标检测领域得到了广泛应用。接着，识别模块对检测到的示数区域图像进行处理。对于字轮式电表，采用均值切分方法来分割数字；而对于液晶屏式电表，通过多阈值软切分方法，生成一系列可能的切分方案。多阈值软切分能够更好地适应液晶屏上的数字图像，因为它考虑了像素强度的连续性，提高了切割的准确性和鲁棒性。 在字符识别阶段，利用预训练的单字符识别网络对两种类型的电表切分图像进行识别。对于液晶屏电表，还需要进一步筛选出最佳的切分方案，以获取最终的识别结果。实验结果显示，该算法在电表示数检测的准确性上比YOLO算法提高了9个百分点，而在液晶屏示数的识别准确度上相比单阈值切分方法提高了22个百分点，证明了其在复杂电能表图像识别上的优越性能。 关键词涉及的领域包括电能表技术、电能表示数检测、电能表示数识别、图像处理以及深度学习。这些关键词表明，该研究结合了计算机视觉技术和机器学习算法，特别是深度神经网络，以解决电能表示数识别的挑战，尤其是针对液晶屏式电表的复杂图像识别问题。 这篇论文提出了一种创新的电能表示数识别方法，通过深度神经网络的精准定位和多阈值软切分技术的有效分割，显著提升了电能表读数的自动识别精度，这对于提升电力系统的自动化水平和智能化程度具有积极的推动作用。这种方法可以广泛应用于智能电网中的数据分析、电力营销系统和电力调度自动化等领域，有助于实现更高效、准确的能源管理。