变电站二次回路端子排设计图文字检测与识别.pdf
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1、收稿日期:基金项目:国家自然科学基金项目()湖北省高等学校省级教学研究项目()第一作者简介:刘威()男硕士研究生主要从事计算机视觉在电力领域应用的研究通信作者:高林()男博士副教授主要从事人工智能、计算机视觉及嵌入式系统技术的研究文章编号:():././.变电站二次回路端子排设计图文字检测与识别刘 威高 林伏德粟王书坤(湖北民族大学 智能科学与工程学院湖北 恩施)摘要:目前变电站二次回路端子排接线巡检存在一系列问题包括巡检周期长、手段单一、数据管理分散、无法精准发现设备隐患等 为了提高二次回路巡检效率和智能化水平提出了改进 的方法进行端子排设计图文字检测与识别 首先通过加入卷积块注意力模块()
2、的方法改进()目标检测算法用于检测端子排和连接线路其次使用开源计算机视觉库()拆分端子排和连接线路将端子排分割成以端子名称为首的端子组最后采用 光学字符识别()技术识别图纸中的文字 实验结果表明改进的 算法对图纸中端子排和连接线路检测的平均精确率均值达到.通过 和 技术使得设计图图纸文字识别精确率达到.文字检测与识别的总体精确率达到.为端子排设计图文字检测与识别提供了可靠的算法模型关键词:端子排二次回路光学字符识别注意力机制变电站设计图纸中图分类号:.文献标志码:():.()()()().:电能已是现代生产、生活的基础同时电力的稳定供应是保证区域乃至国家经济发展的重要前提 为保障各个城市的电力
3、供应稳定变电站相应地成为不可或缺的一环 在变电站中直接参与变电、配电的电气设备被称为一次设备监控、调节和保护一次设备的辅助性设备被称为二次设备 二次设备互相连接所产生的电气回路被称为二次回路 二次回路是电力系统安全稳定运行的一层重要保障所以对二次回路的检修和第 卷第 期 湖北民族大学学报(自然科学版).年 月 ().日常维护是必不可少的 然而在传统的检修工作中基建验收、设备改造、保护预试和现场消缺等各类现场均需要专业人员根据纸质图纸进行二次回路的人工查线和测量工作 这种作业模式近 年来并无明显改变存在着周期长、手段单一、数据管理分散、无法精准发现设备隐患等问题随着企业数字化建设的不断深化需要对
4、各种信息进行数字化包括各种设计图的数字化便于后期的查找与检修的调用也利于各种文件的存储 目前人工智能领域中深度学习技术的发展已逐渐形成主流同时光学字符识别也成为研究热点 例如何伟立等利用 中的 应用工具开发识别端子排的系统使设计人员从手工端子排绘制中解放出来 周健等利用高效文本检测()算法设计的屏柜线套标签识别方案识别现场接线图中的文字信息并结合人工判断消除变电站运行安全隐患 王磊等采用联合训练变电站屏柜标签字符定位网络和字符识别网络的方式提高信息识别的精确率和降低识别时间该方法的训练方式有利于提升系统的整体性能但无法具体分析每个模块所能达到的精确率从而无法做到针对性地优化 等利用模板匹配的方
5、法获取接线端子的位置与方向该方法可以满足应用的需求但仅仅只确定端子的位置和方向文字识别仍然依赖人工以上对二次回路端子排文字信息的识别研究大多局限于现场图片在针对二次回路端子排设计图的文字识别方面尚未有相关文献报道 因此所提出的变电站二次回路端子排文字检测与识别方法具有一定的创新性更加利于设计图的数字化保存和查询 端子排设计图文字检测与识别流程端子排设计图文字检测与识别流程如图 所示 由图 可知:首先采用改进的 算法检测出设计图中的端子排与连接线路其次使用 对检测出的端子排与连接线路进行切分再使用二值化函数进行相关处理接着调用 模型对切分后的图像进行文字的识别提取最后经过分析计算得出端子排设计图
6、文字检测与识别的总体精确率图 文字检测与识别流程.算法是一种单阶段目标检测算法采用单一的回归方式来解决目标检测任务并使用了轻量级主干网络和多尺度特征融合技术 目前已有 种不同深度的模型分别为、和 其算法结构主要包含 个部分分别为输入端、主干部分、颈部部分和输出端 主干部分输入采用自适应锚框计算和 数据增强提升目标检测的精度在较新的.版本中最后 层为快速特征金字塔模块()颈部部分为特征金字塔网络()和路径聚合网络()结构位于 模块之后可以将不同尺度的特征图进行融合提高目标检测的准确性是 个较为常用的特征融合网络.计算机视觉库 作为一个开源的计算机视觉库提供了众多的算法和工具具有跨平台、多语言支持
7、等特点它的图像处理模块包括物体识别、图像拼接、视频分析、图像分割等功能可以处理各种类型的图像包括静态图像和动态图像 这些模块都具有易于学习、易于使用、高效稳定等特点受到了广泛欢迎在实验中主要采用了图像分割和二值化 个图像处理模块 图像二值化首先是要将图片进行灰度化灰度化的过程是将原本 空间转换成 空间采用的函数为.再利用.函数对图片进行二值化处理此函数是将高于阈值的灰度值设为 低于阈值的设为.文字识别 文字识别的目标是识别图像中的文字并将其转化为可编辑、可搜索的文本形式 通常情况下输入的是包含文本的图像区域根据需要识别文本的形态可以分成规则文本和不规则文本 类规则文本一般是指印刷字体与论文的识
8、别目标相符 针对规则文本识别的主流算法有 种:基于时序网络()或者基于序列到序列()网络主第 期 刘 威等:变电站二次回路端子排设计图文字检测与识别 要的不同点在于解码的方式 其中卷积循环神经网络()是基于 最典型的算法也是论文所采用的文字识别算法其通过引入双向长短时记忆网络()来增强上下文之间的关系最后将得到的特征序列传入到 模块中进行解码得到文本识别的最终结果 文字识别中最典型的 种算法模型为 与 检测模型使用字符区域感知()算法文字识别模型为 由 个组件组成:特征提取为残差网络()、序列标记为、解码方式为 是由可微二值化网络()和 种算法串联组合而成的 负责文本检测确定图片中的文本区域
9、负责文字识别图 卷积块注意力模块.图 改进后的 模型结构.改进的 算法在对 算法进行改进的过程中最普遍的改进方式为加入注意力机制 经过大量的对比实验最终加入 机制来提升算法的检测精确率 模块结构如图 所示 通过向卷积层中插入注意力模块来提高卷积核的感受野和注意力 包括 个独立的子模块:通道注意力模块()和空间注意力模块()根据输入特征图每个通道的重要性自适应地调整通道权重使网络更加偏向于信息量较多的通道 此方式可以强化输入特征图中最重要的通道提高特征的表现力并减少冗余信息的影响提高模型的性能 通过在空间维度上对特征图进行加权来选择图像中的重点区域从而在空间维度上对特征图进行优化该模块可以使网络
10、在目标检测过程中更加聚焦于目标区域从而提高目标检测的精确率进而提升模型性能改进后的 网络结构如图 所示 由图 可知主干部分中的红框为加入的 注意力机制该模块插入在 模块之后、模块之前能够提高卷积核的感受野进而提升目标检测的准确性 实验设计.数据集制作二次回路端子排的数据集属于国网变电站内部文件该数据集通过与国网公司的项目合作获得并没有在网络上公开发布 实验所使用的端子排设计图需要进行人工筛选整理首先经过筛选去除非标准情况下所绘制的图纸其次将相同类型的图纸整理为一类最终得到符合条件的端子排图纸共 张 在数据集的设计图中主要包含断路器端子排、保护柜端子排以及测控屏端子排等设计图部分图纸如图 所示主
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