关键词：变电站;仪表示数识别;机械制造;深度学习
摘 要：变电站仪表示数自动识别对提升变电站智能化管理水平具有重要意义，本文立足于机械制造领域的先进技术，提出了一种基于深度学习的变电站仪表示数自动识别系统。该系统采用高清工业相机采集仪表图像，利用改进的YOLOv5算法实现数字定位，并通过ResNet18网络进行数字识别。实验结果表明，该系统在16台不同型号的仪表上实现了98.2%的平均F1值，端到端处理时间为53.6ms/帧，满足了变电站实时监控的需求。本文研究旨在突破传统识别方法的局限性，实现变电站仪表数据的实时采集、智能处理和自动化监控。
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