随着现代化建设的加快,变电站有了对设备运行状况进行快速检测的需求,而以前的人工巡视、人工参与仪表的记录与读数已不能满足这迫切的要求;此外,由人工参与方式所带来的缺点还有由于工作人员的工作强度大所导致的不精确读数,人力成本高等;这些都说明了人工参与这种方式已不能完全满足现代化工业生产和发展的需求。从仪表成像的角度上看,在自然环境下所得到的仪表图像可能存在以下问题:图像清晰度低,仪表位置靠近图像边界,受光程度不同,具有复杂背景等。考虑到上述问题,以及近年来深度学习在图像领域取得的巨大成功,本篇论文依据深度学习及数学知识,首先对目标检测、语义分割、数字识别等领域进行了研究,并结合主成分分析（Principal components analysis,PCA）、最小二乘法、K-Means等算法提出了一种用于检测指针式仪表与识别示数的算法。经过实验论证,本篇论文提出的算法可以使得仪表图像清晰度以及示数读取准确率都有较高水准。本文的主要研究内容为:（1）提出了一种基于YOLOv3的指针式仪表检测算法。由于残差密集网络能够简化深层网络的训练过程并让网络层基于输入信息去学习残差函数,可通过将残差密集网络引入YOLOv3中方式来改善网络性能。在此基础上,对损失函数进行了研究,提高了检测精度并有效改善了二分类数据集不平衡的问题。实验结果说明,改进后模型不仅具有更高的准确度还可快速对目标图像进行检测。通过此特性,可实时检测仪表在图像中位置,并通过调整拍照角度和距离,以确保得到的仪表图像拥有较高的清晰度。（2）利用语义分割概念,在U-Net模型的基础上,对模型进行改善,提出了一种指针式仪表元素分割算法。并通过实验,对仪表区域中的元素如指针、刻度数值以及刻度值标记进行了分割,由实验结果验证了该分割算法的有效性。（3）将仪表元素分割得到的刻度数据作为数值识别的数据集。在VGGNet模型的基础上,针对原模型拥有较大参数量的缺点,进行了改进。最后,进行了实验,实验结果表明了改进后的模型对刻度数值拥有较好的识别效果。（4）通过上述步骤,得到了关于刻度线,刻度值标记以及指针在仪表中的分割图。利用直线拟合算法进行直线的拟合,通过分割出的指针区域得到代表指针的直线。两指针直线交点就是仪表中心。通过上述条件可计算出读数所需角度,最终进行读数的计算。最后,通过实验验证,即使是在较少数据的情况下,本文提出的算法也表现出了较高的读数准确率。这也说明了该算法的可行性与可靠性。