自动巡检配电房
专为矿山配电房设计,实现全自动智能巡检,替代人工抄表并提高效率与准确性。
Linxingzi, Chen · 彭平安 · 王李管
Applied Sciences (Switzerland) 2024
采用ResNet18卷积神经网络模型识别电表类型,准确率达到99.87%,大幅减少因类型误判导致的抄读错误。
利用U2-net算法自动读取指针表数据,准确率为85.35%,使巡检过程无需人工参与。
通过SVM进行数字表抄读,准确率达到90.73%,满足工业场景的自动抄表需求。
该系统实现了矿山配电房全自动智能巡检,减少人力成本并提高巡检效率。