基于YOLOv5和改进VG...TC的数字仪表自动读数技术

简介：
本研究提出了一种结合优化后的YOLOv5目标检测算法与视觉几何法（VGT）的创新方案，专门用于提高数字仪表盘图像中数值信息识别的准确率及效率。 随着数字电网的发展，数字仪表的应用越来越广泛。为了进一步提高自动读数算法的准确率和识别效率，并推动数字电网建设，本段落提出了一种基于YOLOv5 和改进VGG-CTC模型的数字仪表自动读数方法。该方法包括两个主要部分：一是利用YOLOv5 模型检测输入图像中的仪表数字区域并输出预测边界框；二是对 VGG 网络进行改进，通过提取数字区域特征，并使用长卷积层和 CTC 转录模块将概率分布序列转换为实际的读数。实验结果显示，该方法具有89.63% 的准确率及439毫秒的识别时间，在准确性与速度上均优于其他现有方案。这表明改进后的自动读数技术能够有效提升智能电网设备状态监测的能力和效率，并对能源物联网以及数字化电网的发展有着积极的意义。