基于轻量化神经网络和SimAM注意力机制的电力仪表检测与识别
打开文本图片集
摘要：通过图像识别算法对电力仪表进行识别与读数可有效避免人工巡检过程中的诸多不确定问题。针对传统仪表检测识别方法工作量大以及指针分割不清晰导致读数不准确的问题，提出了一种基于轻量化神经网络模型和SimAM注意力机制的电力仪表检测与识别方法。首先，通过引入SimAM注意力机制以及YOLOv5s轻量化神经网络模型实现对电力仪表的识别与分类以及表盘区域的分割；然后分别采用CRNN文本识别算法和Hough圆检测方法对数字式仪表以及指针式仪表进行读数。（剩余7777字）