摘 要：指针表盘定位和指针读数识别是变电站巡检的重要一环，指针表盘在拍摄时具有光照影响严重、指针重影干扰等问题，该文对指针表盘定位和指针读数识别进行研究。为了减小误差，该文提出在 SVM 环节前增加 HOG 提取、在霍夫变换前增加边缘检测和角点检测方案，实验验证在数据量少的情况下，使用 SVM 支持向量机方法可以有效识别指针读数，避免了深度学习的过拟合问题，实验结果验证了方案的有效性。
关键词：指针仪表读数；SVM；霍夫变换
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.24.012
中图分类号：TP391；TP18 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2021）24-0045-03
A Reading Recognition Method for Square Pointer Instrument in Power Cabinet Based on SVM Classifier
TANG Lingxiang, LI Yudong, ZHOU Zheng, LI Ronghe
(School of Electrical and Control Engineering, HLJUST, Haerbin 150028, China)
Abstract: Pointer dial positioning and pointer reading identification are an important link of substation inspection. The pointer dial has serious lighting effects and pointer ghosting interference problems when shooting. This paper studies the pointer dial positioning and pointer reading identification. In order to reduce the error, this paper proposes to add HOG extraction before the SVM link, and add edge detection and corner detection before the Hough Transform. Experiments show that in the case of a small amount of data, using the SVM Support Vector Machine method can effectively identify pointers reading and avoid the over-fitting problem of deep learning, and the experimental results verify the effectiveness of the scheme.
Keywords: pointer instrument reading; SVM; Hough Transform
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作者简介：唐凌翔（2001.08—），男，汉族，河南长垣人，本科在读，研究方向：智能控制。