在对互感器铭牌图像进行扫描输入时,铭牌图像或多或少会出现一定程度的倾斜,这种图像的倾斜最终会导致其字符识别准确率下降。针对此问题提出一种基于霍夫变换获取图像倾斜角度,进而通过图像旋转矫正提高光学字符识别(Optical Character...在对互感器铭牌图像进行扫描输入时,铭牌图像或多或少会出现一定程度的倾斜,这种图像的倾斜最终会导致其字符识别准确率下降。针对此问题提出一种基于霍夫变换获取图像倾斜角度,进而通过图像旋转矫正提高光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)准确率的方法:首先对原始图像进行二值化,进而获得铭牌的轮廓,再采用基于霍夫变换的方法获得铭牌中的水平线段,通过计算得到线段的水平倾斜角,利用此倾角对图像进行还原。实验结果表明,该方法能快速地计算图像的倾斜角度,提高了OCR识别准确率且准确率可达95%以上。展开更多
绝缘子检测是保障输电系统安全稳定的重要措施,绝缘子定位是进行检测的前提。针对目前电力巡检中绝缘子定位速度慢、精度低的问题,提出了一种基于GDIoU(Gaussian Distance Intersection over Union)损失函数的YOLOv4深度学习框架。该方...绝缘子检测是保障输电系统安全稳定的重要措施,绝缘子定位是进行检测的前提。针对目前电力巡检中绝缘子定位速度慢、精度低的问题,提出了一种基于GDIoU(Gaussian Distance Intersection over Union)损失函数的YOLOv4深度学习框架。该方案通过设计GDIoU损失函数来提高YOLOv4的定位精度和收敛速度,利用二维高斯模型提高了网络的收敛能力,增强了YOLOv4的性能,进而提高了绝缘子的定位精度与速度。同时提出绝缘子自适应旋转矫正算法,通过对单个绝缘子图像进行旋转矫正,提升了在不同空间状态下的绝缘子识别精度。实验结果表明,与朴素YOLOv4相比,所提算法的定位精度提高了7.37%。在同水平的精度下,基于GDIoU的YOLOv4绝缘子定位方法比其他绝缘子定位算法速度快了3倍以上。所提方法在精度与速度上做了较好的平衡,其性能完全满足电力巡检中绝缘子的在线定位要求。展开更多
文摘在对互感器铭牌图像进行扫描输入时,铭牌图像或多或少会出现一定程度的倾斜,这种图像的倾斜最终会导致其字符识别准确率下降。针对此问题提出一种基于霍夫变换获取图像倾斜角度,进而通过图像旋转矫正提高光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)准确率的方法:首先对原始图像进行二值化,进而获得铭牌的轮廓,再采用基于霍夫变换的方法获得铭牌中的水平线段,通过计算得到线段的水平倾斜角,利用此倾角对图像进行还原。实验结果表明,该方法能快速地计算图像的倾斜角度,提高了OCR识别准确率且准确率可达95%以上。
文摘绝缘子检测是保障输电系统安全稳定的重要措施,绝缘子定位是进行检测的前提。针对目前电力巡检中绝缘子定位速度慢、精度低的问题,提出了一种基于GDIoU(Gaussian Distance Intersection over Union)损失函数的YOLOv4深度学习框架。该方案通过设计GDIoU损失函数来提高YOLOv4的定位精度和收敛速度,利用二维高斯模型提高了网络的收敛能力,增强了YOLOv4的性能,进而提高了绝缘子的定位精度与速度。同时提出绝缘子自适应旋转矫正算法,通过对单个绝缘子图像进行旋转矫正,提升了在不同空间状态下的绝缘子识别精度。实验结果表明,与朴素YOLOv4相比,所提算法的定位精度提高了7.37%。在同水平的精度下,基于GDIoU的YOLOv4绝缘子定位方法比其他绝缘子定位算法速度快了3倍以上。所提方法在精度与速度上做了较好的平衡,其性能完全满足电力巡检中绝缘子的在线定位要求。
