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基于YOLO-E与改进OCRNet图像分割的变电站仪表读数自适应识别方法

赵伟达 陈海文 郭陆阳 王守相 潘晓明 汪新浩

电力建设2023，Vol.44Issue(11)：75-85,11.
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电力建设2023，Vol.44Issue(11)：75-85,11.DOI:10.12204/j.issn.1000-7229.2023.11.008

基于YOLO-E与改进OCRNet图像分割的变电站仪表读数自适应识别方法

Substation Meter Readings and Dial Information Identification Method Based on YOLO-E and Enhanced OCRNet Image Segmentation

赵伟达 1陈海文 1郭陆阳 2王守相 2潘晓明 3汪新浩3

作者信息

  • 1. 省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室(河北工业大学), 天津市 300401
  • 2. 智能电网教育部重点实验室(天津大学),天津市 300072
  • 3. 国网苏州供电公司,江苏省苏州市 215000
  • 折叠

摘要

关键词

目标检测/图像分割/YOLO-E/OCRNet/极化注意力模块

Key words

object detection/image segmentation/YOLO-E/OCRNet/polarized attention module

分类

动力与电气工程

引用本文复制引用

赵伟达,陈海文,郭陆阳,王守相,潘晓明,汪新浩..基于YOLO-E与改进OCRNet图像分割的变电站仪表读数自适应识别方法[J].电力建设,2023,44(11):75-85,11.

基金项目

This work is supported by National Natural Science Foundation of China(No. U2166202). 国家自然科学基金联合基金项目(U2166202) （No. U2166202）

电力建设

OACSCDCSTPCD

1000-7229

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