基于改进DBNet的电力设备铭牌文本检测方法研究

卫薇; 龙娜; 田钺; 康博; 王道累; 赵文彬

doi:10.13336/j.1003-6520.hve.20230152

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基于改进DBNet的电力设备铭牌文本检测方法研究

智能输配电 | 更新时间：2026-09-16

- 基于改进DBNet的电力设备铭牌文本检测方法研究
- 基于改进DBNet的电力设备铭牌文本检测方法研究
- 高电压技术 2023年49卷第S1期页码：63-67
- 作者机构：
  
  1. 贵州电网有限责任公司信息中心
  2. 上海电力大学
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13336/j.1003-6520.hve.20230152
  中图分类号： TM50;TP391.41
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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卫薇, 龙娜, 田钺, 等. 基于改进DBNet的电力设备铭牌文本检测方法研究[J]. 高电压技术, 2023,49(S1):63-67.

卫薇, 龙娜, 田钺, et al. 基于改进DBNet的电力设备铭牌文本检测方法研究[J]. 2023, 49(S1): 63-67.
卫薇, 龙娜, 田钺, 等. 基于改进DBNet的电力设备铭牌文本检测方法研究[J]. 高电压技术, 2023,49(S1):63-67. DOI： 10.13336/j.1003-6520.hve.20230152.

卫薇, 龙娜, 田钺, et al. 基于改进DBNet的电力设备铭牌文本检测方法研究[J]. 2023, 49(S1): 63-67. DOI： 10.13336/j.1003-6520.hve.20230152.

摘要

电力设备铭牌可以帮助变电站、电厂快速了解设备信息。为了解决人工检查电力设备铭牌繁琐的核对工作，本文使用深度学习技术，针对电力设备铭牌文本检测改进了DBNet网络模型，该模型使用像素级别的插值和池化将文本轮廓更为精确检测出来，能够为电力设备铭牌文字识别提供精确的文本框，确保后序识别可以正确的检测出铭牌上文字，为电力设备快速识别环节提供充分的监督。本文改进后的模型可以有效检测出文本框边缘的文本信息，其在电力设备铭牌标签的检测精确度达到了82.7%。并能够将电力设备铭牌上设备信息全部检测出来。

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