基于变电站巡检机器人数字仪表识别算法

摘要

cqvip:当前巡检机器人使用传统的图像识别算法,传统图像识别算法需要进行字符切割以及大量人工建模操作,受环境变化影响大。文章采用深度学习CRNN模型,对数字区域进行整行识别,简化了人工建模步骤,识别正确率高,数字表计识别率达到99%以上。针对部分场景识别错误率高的问题,结合attention机制,对模型进行扩展,实验结果表明,该扩展模型获得了良好的提升效果。