标题：基于深度学习的海上升压站仪表识别方法
作者：张昊；周国钧；王凤雷
作者单位：国家电投集团江苏电力有限公司，江苏 南京 210008；国家电投集团江苏海上风力发电有限公司，江苏 盐城 224000；江苏未来智慧信息科技有限公司，江苏 南京 210000
关键字：深度学习；仪表识别；YOLOv4；海上升压站
摘要：随着人工智能和自动化水平的提高，机器人被越来越广泛地应用于变电站、升压站等场所巡检，为图像采集带来了便利，但是仪表图像的自动读数识别准确性问题尚未很好解决。提出一种基于深度学习的仪表识别技术，将仪表识别过程简化为仪表检测和仪表识别两个子任务，针对子任务的特点和难度设计不同的深度学习模型，通过某海上升压站现场采集的仪表图片对模型进行训练和验证，结果表明提出的模型具有较高的准确度和识别速度。