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内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西街235号 邮编: 010021
作者机构:东北石油大学电气信息工程学院
出 版 物:《化工自动化及仪表》 (Control and Instruments in Chemical Industry)
年 卷 期:2025年第52卷第1期
页 面:101-110页
学科分类:081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)]
基 金:黑龙江省省属高校基本科研业务费(批准号:2022TSTD-04)资助的课题
摘 要:针对雾天油田巡检机器人对指针式仪表漏检及读数识别准确率低的问题,提出一种结合FFA-Net去雾算法和Yolov5检测网络的方法。首先,对于雾天图像,改进了FFA-Net算法,通过多尺度结构、特征融合残差块和优化模块,有效地提升了算法在去雾任务中的性能表现。其次,对于仪表检测与读数识别,采用较小的检测头来提升Yolov5对小目标的检测能力,并引入空间转换模块将检测到的表盘图像转换为更符合人眼观感的正视图像。最后,创建了一个端到端的框架,紧密耦合仪表成分检索和仪表读数识别,提高了仪表读数的准确性。实验结果表明,所提方法在油田雾天环境下展现出了良好的鲁棒性,提升了雾天环境下指针式仪表检测与读数识别的准确性。