基于改进Im-YOLOv4-Tiny的变电站表计自主定位与识别

李东; 王宇辉; 马瑞东; 吕文义; 张骞子; 罗荣悦

doi:10.26945/j.cnki.1001-9898.2026.04.002

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基于改进Im-YOLOv4-Tiny的变电站表计自主定位与识别

更新时间：2026-10-15

- 基于改进Im-YOLOv4-Tiny的变电站表计自主定位与识别
- Vol. 45, Issue 4, Pages: 74-81(2026)
- 作者机构：
  
  1. 国网河北省电力有限公司衡水供电分公司
  2. 武汉康普常青软件技术股份有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.26945/j.cnki.1001-9898.2026.04.002
  CLC： TM63;TP391.41;TP183
- Published：2026
- 稿件说明：
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李东, 王宇辉, 马瑞东, et al. 基于改进Im-YOLOv4-Tiny的变电站表计自主定位与识别[J]. 2026, 45(4): 74-81.
DOI：

李东, 王宇辉, 马瑞东, et al. 基于改进Im-YOLOv4-Tiny的变电站表计自主定位与识别[J]. 2026, 45(4): 74-81. DOI： 10.26945/j.cnki.1001-9898.2026.04.002.

摘要

为实现变电站复杂表计的无人自主识别，基于改进深度神经网络，开展复杂种类表计的模型学习与训练。首先，实现视频图像内表计的自主定位；然后，根据定位得到的表计扩展数据类型，基于改进Im-YOLOv4-Tiny架构丰富深度神经网络输入；最后，使用表盘指针与刻度统一分割方法识别变电站表计读数。根据理论模型设计仿真实验，对比分析了YOLOv4、YOLOv4-Tiny和Im-YOLOv4-Tiny算法迭代误差。实验依托某220 kV变电站监控图像，实现站内表计位置自动识别及数据读取。结果表明，通过深度神经网络训练能够实现不同类型且数量众多的表计自主识别，且Im-YOLOv4-Tiny方法相对传统模板匹配方法简化了算法模型，平均识别准确率达到97.28%

比现模板匹配、YOLOv4、YOLOv4-Tiny算法模型准确率分别提升了9.47%、6.70%、3.41%

在变电站表计智能识别应用场景具有一定优势。

Abstract

关键词

Keywords

references

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