典型文献
面向变电站监控界面自动测试的画面识别算法
文献摘要：
对变电站监控系统人机界面进行测试验证时,通常采用对比人眼观察到的监控画面与测试指令发送的信息是否一致的方式评估监控软件是否达标,而人眼观察繁杂多变,监控信息的准确率和效率均得不到保证.为了实现变电站监控的自动测试,研究利用图像处理和机器学习技术识别变电站监控画面信息的方法.提出一种基于最佳图元的模板匹配方法解决画面中不同尺寸电气图元的自动定位问题;针对监控画面中拓扑特点提出FHOG算子并提高监控画面和图元状态的识别速度;针对汉字左右体结构分离和告警信息画面中的字符粘连等问题,提出分割识别协同的算法定位字符,并使用深度卷积神经网络进行识别.经线下实验验证了各个单元算法在实际变电站监控图像上的有效性.设计一套测试系统,经线上测试总体图元识别准确率达到96.04％.
文献关键词：
变电站监控画面识别;FHOG;图元定位;图元状态识别;字符分割与识别
中图分类号：
作者姓名：
赵娜;刘文彪;王连涛;王梦如;任振兴
作者机构：
中国电力科学研究院有限公司,北京100192;南京国电南自电网自动化有限公司,江苏 南京211100;河海大学物联网工程学院,江苏常州213022
文献出处：
引用格式：
[1]赵娜;刘文彪;王连涛;王梦如;任振兴-.面向变电站监控界面自动测试的画面识别算法)[J].计算机与现代化,2022(06):96-103
A类：
FHOG,变电站监控画面识别,图元定位,图元状态识别
B类：
监控界面,自动测试,识别算法,监控系统,人机界面,测试验证,比人,人眼,发送,监控软件,繁杂,监控信息,得不到,研究利用,机器学习技术,技术识别,模板匹配,匹配方法,不同尺寸,电气图,自动定位,定位问题,汉字,告警信息,粘连,使用深度,深度卷积神经网络,经线,监控图像,测试系统,识别准确率,字符分割与识别
AB值：
0.285728
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