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基于YOLOv4的火电厂指针仪表识别方法研究
被引量：
14
1
作者
彭道刚
黄孟俊
+2 位作者
戚尔江
胡捷
杨晓伟
《计算机应用与软件》
北大核心
2023年第6期166-172,222,共8页
在火力发电厂中,各类仪表常常在高温、高压等复杂环境下运行,安全系数低,检测成本高。为了解决火电厂关键区域仪表智能化读数问题,提出基于YOLOv4和改进Hough变换相结合的指针仪表检测算法。使用YOLOv4目标检测算法完成指针式仪表识别...
在火力发电厂中,各类仪表常常在高温、高压等复杂环境下运行,安全系数低,检测成本高。为了解决火电厂关键区域仪表智能化读数问题,提出基于YOLOv4和改进Hough变换相结合的指针仪表检测算法。使用YOLOv4目标检测算法完成指针式仪表识别和定位,并提取出待检测仪表区域;利用图像处理算法对仪表区域进行预处理后,使用改进Hough变换的指针检测算法完成指针式仪表读数。实验表明,该方法在火电厂复杂环境下对关键区域多种类指针式仪表的智能识别与读数具有较高的准确率和较强的适用性,可满足火电厂中指针式仪表的实际检测需求。
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关键词
火电厂
指针式仪表
YOLO
v4
HOUGH变换
仪表读数
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职称材料
基于CBAM-Res_UNet电厂高压蒸汽泄漏检测研究
被引量：
17
2
作者
彭道刚
刘薇薇
+1 位作者
戚尔江
胡捷
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2021年第12期206-214,共9页
发电厂高压蒸汽泄漏检测关乎电厂设备长期稳定运行。为了提高电厂高压蒸汽泄漏检测的准确性,解决泄漏区域的错分割和漏分割问题,提出基于CBAM-Res_UNet图像分割网络的电厂高压蒸汽泄漏检测算法,在UNet结构中加入ResNet的残差块residual_...
发电厂高压蒸汽泄漏检测关乎电厂设备长期稳定运行。为了提高电厂高压蒸汽泄漏检测的准确性,解决泄漏区域的错分割和漏分割问题,提出基于CBAM-Res_UNet图像分割网络的电厂高压蒸汽泄漏检测算法,在UNet结构中加入ResNet的残差块residual_block来获取泄漏图像更多的语义信息,并且融入CBAM,加强高压蒸汽泄漏图像区域特征的学习,网络再根据不同损失函数和评价标准对图像分割结果的影响,选择损失函数Focal Loss+Dice Loss和性能指标F1_score。通过在电厂高压蒸汽泄漏图像数据集上进行实验,CBAM-Res_UNet网络得到的F1_score值为0.985,实验结果表明,该网络可以更加完整的分割出蒸汽泄漏区域,对高压蒸汽泄漏图像多样性有较强的泛化能力。
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关键词
电厂高压蒸汽泄漏检测
CBAM-Res_UNet图像分割网络
损失函数Focal
Loss+Dice
Loss
性能指标F1_score
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职称材料
题名
基于YOLOv4的火电厂指针仪表识别方法研究
被引量：
14
1
作者
彭道刚
黄孟俊
戚尔江
胡捷
杨晓伟
机构
上海电力大学自动化工程学院
宝山钢铁股份有限公司能源环保部电厂
上海宝信软件
股份有限公司
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2023年第6期166-172,222,共8页
文摘
在火力发电厂中,各类仪表常常在高温、高压等复杂环境下运行,安全系数低,检测成本高。为了解决火电厂关键区域仪表智能化读数问题,提出基于YOLOv4和改进Hough变换相结合的指针仪表检测算法。使用YOLOv4目标检测算法完成指针式仪表识别和定位,并提取出待检测仪表区域;利用图像处理算法对仪表区域进行预处理后,使用改进Hough变换的指针检测算法完成指针式仪表读数。实验表明,该方法在火电厂复杂环境下对关键区域多种类指针式仪表的智能识别与读数具有较高的准确率和较强的适用性,可满足火电厂中指针式仪表的实际检测需求。
关键词
火电厂
指针式仪表
YOLO
v4
HOUGH变换
仪表读数
Keywords
Thermal power plant
Pointer gauge
YOLOv4
Hough transform
Gauge reading
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
TP242.62 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于CBAM-Res_UNet电厂高压蒸汽泄漏检测研究
被引量：
17
2
作者
彭道刚
刘薇薇
戚尔江
胡捷
机构
上海电力大学自动化工程学院
宝山钢铁股份有限公司能源环保部电厂
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2021年第12期206-214,共9页
基金
上海市“科技创新行动计划”高新技术领域项目(21511101800)资助。
文摘
发电厂高压蒸汽泄漏检测关乎电厂设备长期稳定运行。为了提高电厂高压蒸汽泄漏检测的准确性,解决泄漏区域的错分割和漏分割问题,提出基于CBAM-Res_UNet图像分割网络的电厂高压蒸汽泄漏检测算法,在UNet结构中加入ResNet的残差块residual_block来获取泄漏图像更多的语义信息,并且融入CBAM,加强高压蒸汽泄漏图像区域特征的学习,网络再根据不同损失函数和评价标准对图像分割结果的影响,选择损失函数Focal Loss+Dice Loss和性能指标F1_score。通过在电厂高压蒸汽泄漏图像数据集上进行实验,CBAM-Res_UNet网络得到的F1_score值为0.985,实验结果表明,该网络可以更加完整的分割出蒸汽泄漏区域,对高压蒸汽泄漏图像多样性有较强的泛化能力。
关键词
电厂高压蒸汽泄漏检测
CBAM-Res_UNet图像分割网络
损失函数Focal
Loss+Dice
Loss
性能指标F1_score
Keywords
detection of high pressure steam leakage in power plant
CBAM-Res_UNet image segmentation network
Loss function Focal Loss+Dice Loss
performance index F1_score
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于YOLOv4的火电厂指针仪表识别方法研究
彭道刚
黄孟俊
戚尔江
胡捷
杨晓伟
《计算机应用与软件》
北大核心
2023
14
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职称材料
2
基于CBAM-Res_UNet电厂高压蒸汽泄漏检测研究
彭道刚
刘薇薇
戚尔江
胡捷
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2021
17
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职称材料
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