基于注意力机制的多尺度仪表检测

何永春， 申永伟， 吴 涛， 陈淑波

(国网内蒙古东部电力有限公司兴安供电公司， 乌兰浩特 137400)

随着变电站自动化技术的日益发展，变电站正不断向智能化方向发展。在电力状况自动监控领域，变电站已基本实现无人值班运行模式。即将将变电站现场的情况、设备状态等通过视频图像传输到调度中心(集控站)。调度中心通过“遥视”的方式，控制调节现场的设备，并作出合适的应对措施。然而传统的遥视系统虽能提高变电站的自动化水平，但由于现有的监测技术，管理等方面的原因，在实际应用中，仍需要工作人员远程监控并及时发现异常，从而作出判断并进行后续处置，难以实现真正意义上的无人值守，获得显著的减员增效。

基于以上问题背景，变电站的仪表自动检测任务亟需解决。具体来说，要求在场景图像中检测出仪表目标，并且实现读数的自动获取。在实际的应用中，仪表检测存在着如下问题：一是仪表类型多样，不同类型仪表外观相差较大，比如矩形仪表和圆形仪表，会给检测提出更高要求；二是场景环境复杂，不同天气(如雨、雾、雪等)以及仪表所处背景等因素都会给检测带来影响；三是实际场景中，由于成像距离、视角等因素，获得的仪表图片质量参差不齐，仪表目标的尺度也有较大的差异，容易出现漏检的情况。因此，研究复杂场景下，多尺度仪表检测技术仍具有重要的学术和应用价值。

针对仪表检测问题，传统的基于计算机视觉的方法中，方立[1]提出一种多尺度仪表检测方法，通过粗检测、基于双级联参数回归的仪表图像校正和后验验证方法，实现了较高精度的仪表检测。……