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A Robust Pointer Meter Reading Recognition Method Based on TransUNet and Perspective Transformation Correction
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AI
DOI：10.3390/electronics13132436.png)
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摘要
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指针式仪表的自动读数识别在智能变电站的数据监测与分析中发挥着关键作用。现有的仪表读数方法难以应对图像畸变和光照变化等挑战性难题。为提升其鲁棒性与准确性，本研究提出了一种结合TransUNet语义分割模型和透视变换校正方法的新方法。首先，利用YOLOv8从自然背景中定位指针式仪表的表盘。随后，在通过Gamma校正技术增强图像后，使用TransUNet模型提取表盘内的刻度线和指针。接着，通过透视变换对畸变或旋转的表盘进行校正。最后，采用加权角度法（WAM）精确获取仪表读数。在两个自建数据集上的消融实验和对比实验结果表明，所提方法具有显著有效性，在Simple-MeterData数据集上的读数准确率达97.81%，在Complex-MeterData数据集上则为93.39%。
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