【摘 要】
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数字仪表读数识别技术被广泛应用在电厂中,但是电厂中复杂环境为仪表读数获取带来了很大困难。为了解决光照不均、仪表倾斜、尺度变化、图像模糊、预处理繁复等问题,本文设计了一种基于深度学习的电厂数字仪表识别算法。在YOLOv5模型上加入CBAM注意力模块加强特征提取,同时为了强化利用底层特征,使用BiFPN结构代替PANet结构。实验表明,本文提出的改进YOLOv5在实际电厂现场95%以上准确率,对小数点
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数字仪表读数识别技术被广泛应用在电厂中,但是电厂中复杂环境为仪表读数获取带来了很大困难。为了解决光照不均、仪表倾斜、尺度变化、图像模糊、预处理繁复等问题,本文设计了一种基于深度学习的电厂数字仪表识别算法。在YOLOv5模型上加入CBAM注意力模块加强特征提取,同时为了强化利用底层特征,使用BiFPN结构代替PANet结构。实验表明,本文提出的改进YOLOv5在实际电厂现场95%以上准确率,对小数点也敏感,成功应用于现场生产环境中。
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