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摘要：本发明提供一种变电所辅助监控系统仪表自动识别方法，包括以下步骤：获取仪表图像样本集；采用所述仪表图像样本集对所述仪表语义分割模型进行模型训练，得到训练完成的仪表语义分割模型；对实际监测采集到的仪表图像进行语义分割，得到仪表图像的仪表掩码图像；对所述仪表掩码图像进行读数识别，识别到所述仪表掩码图像中的仪表读数。本发明提供的一种变电所辅助监控系统仪表自动识别方法，将仪表语义分割模型和数字图像处理方法进行有效结合，通过仪表语义分割模型，对仪表图像进行语义分割，得到仪表掩码图像；对仪表掩码图像进行数字图像处理，从而可以快速准确的识别到仪表读数。本发明具有较强的鲁棒性以及适应复杂场景的能力。

主权项：1.一种变电所辅助监控系统仪表自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，获取仪表图像样本集；步骤S1.1，获取多张仪表原始图像样本；使各张所述仪表原始图像样本，涵盖不同的照明条件、角度和场景；步骤S1.2，对每张所述仪表原始图像样本进行像素级标注，标注每个像素点类别；其中，所述像素点类别包括三类，分别为：指针类别、表盘类别和背景类别；步骤S1.3，根据标注的像素点类别，生成所述仪表原始图像样本的仪表掩码图像样本；具体生成方法为：预设定指针类别像素点的颜色为绿色，表盘类别像素点的颜色为红色，背景类别像素点的颜色为黑色；建立与所述仪表原始图像样本相同尺寸的画布；根据标注的每个像素点类别，在所述画布的对应像素点位置，生成对应颜色的像素点，从而得到所述仪表原始图像样本的仪表掩码图像样本；步骤S1.4，对每张所述仪表掩码图像样本进行数据增强，从而扩充仪表掩码图像样本的数量，得到仪表图像样本集；步骤S2，构建仪表语义分割模型，采用所述仪表图像样本集对所述仪表语义分割模型进行模型训练，得到训练完成的仪表语义分割模型；步骤S3，采用所述训练完成的仪表语义分割模型，对实际监测采集到的仪表图像进行语义分割，得到仪表图像的仪表掩码图像，方法为：步骤S3.1，采用摄像头对准被监测的仪表，实时监测采集得到仪表图像，并将实时采集到的仪表图像发送给训练完成的仪表语义分割模型；步骤S3.2，训练完成的仪表语义分割模型对仪表图像进行语义分割，输出像素级别的类别概率图，具体为每个像素点的类别，包括：指针类别、表盘类别和背景类别；步骤S3.3，根据所述像素级别的类别概率图，得到每个像素点的最大概率的类别；然后，建立与所述仪表图像相同尺寸的画布；根据每个像素点的最大概率的类别，在所述画布的对应像素点位置，生成对应颜色的像素点，从而得到所述仪表图像的仪表掩码图像；步骤S4，对所述仪表掩码图像进行读数识别，识别到所述仪表掩码图像中的仪表读数。

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