(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211194397.3 (22)申请日 2022.09.28 (71)申请人 国网福建省电力有限公司 地址 350003 福建省福州市 鼓楼区五四路 257号 申请人 国网福建省电力有限公司福州供电 公司　 国网福建省电力有限公司福清市供 电公司 (72)发明人 庄金康　 (74)专利代理 机构 福州科扬专利事务所(普通 合伙) 35001 专利代理师 李晓芬 (51)Int.Cl. G06V 30/148(2022.01)G06V 30/146(2022.01) G06V 10/22(2022.01) G06V 10/26(2022.01) (54)发明名称 一种基于YOLOV5算法的电能表识别方法、 设 备及存储介质 (57)摘要 本发明涉及一种基于YOLOV5算法的电能表 识别方法， 利用第一目标检测模 型获取标签位置 信息和表盘位置信息， 利用OCR算法识读第一图 片内字符得到标签信息、 利用第二目标检测模型 识读第二图片内字符得到表盘信息， 完成撤回电 能表及无网络信号场景下的电能表信息自动识 别。 权利要求书1页 说明书5页 附图3页 CN 115546797 A 2022.12.30 CN 115546797 A 1.一种基于 YOLOV5算法的电能表 识别方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 构建并训练第一目标检测模型； 将待检测电能表图片输入至第一目标检测模型， 得到标签位置信息和表盘位置信息； 根据所述标签位置信息， 裁 剪待检测电能表图片得到第一图片； 识读第一图片， 得到标签信息； 根据所述表盘位置信息， 裁 剪待检测电能表图片得到第二图片； 构建并训练第二目标检测模型； 将第二图片输入至第二目标检测模型， 得到表盘信息； 输出识别结果， 所述识别结果包括标签信息和表盘信息 。 2.根据权利 要求1所述的一种基于YOLOV5算法的电能表识别方法， 其特征在于， 所述识 读第一图片， 具体为： 通过OCR算法识读第一图片中的字符， 得到标签信息 。 3.根据权利 要求1所述的一种基于YOLOV5算法的电能表识别方法， 其特征在于， 所述第 二目标检测模型定位第二图片中若干 字符框并识读所述若干 字符框， 得到表盘信息 。 4.根据权利 要求1所述的一种基于YOLOV5算法的电能表识别方法， 其特征在于， 所述表 盘信息包括电能量信息与电能量峰谷类别 信息。 5.根据权利 要求1所述的一种基于YOLOV5算法的电能表识别方法， 其特征在于， 所述第 一目标检测模型或第二目标检测模型包括输入层、 特征提取网络、 池化层和输出层； 所述特 征提取网络包括9层 使用3*3卷积核的卷积层、 8层 使用3个1*1卷积核的瓶颈层以及4个连接 层。 6.一种基于 YOLOV5算法的电能表 识别系统， 其特 征在于， 包括： 输入单元， 所述输入单 元用于获取待检测电能表图片； 定位单元， 所述定位单元设有第一目标检测模型， 所述第一目标检测模型用于获取所 述待检测电能表图片的标签位置信息和表盘位置信息； 裁剪单元， 所述裁剪单元用于根据标签位置信息和表盘位置信息， 将待检测电能表图 片裁剪为第一图片和第二图片； 标签识别单 元， 所述标签识别单 元用于识读第一图片， 得到标签信息； 表盘识别单元， 所述表盘识别单元设有第二目标检测模型， 所述第二目标检测模型用 于识读第二图片， 得到表盘信息； 输出单元， 所述输出 单元用于输出标签信息和表盘信息 。 7.根据权利 要求6所述的一种基于YOLOV5算法的电能表识别方法， 其特征在于， 所述标 签识别单 元通过OCR算法识读第一图片中的字符， 得到标签信息 。 8.根据权利 要求6所述的一种基于YOLOV5算法的电能表识别方法， 其特征在于， 所述表 盘信息包括电能量信息与电能量峰谷类别 信息。 9.一种基于YOLOV5算法的电能表识别设备， 包括处理器、 存储器以及存储在所述存储 器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序， 所述处理器执行所述计算机程序时实现 如权利要求1至 5中任意一项所述的一种基于 YOLOV5算法的电能表 识别方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质包括存储的计算 机程序， 其中， 在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权 利要求1至 5中任意一项所述的一种基于 YOLOV5算法的电能表 识别方法。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115546797 A 2一种基于 YOLOV5算法的电能表识别方 法、 设备及存储介质 技术领域 [0001]本发明涉及一种基于YOLOV5算法的电能表识别方法、 设备及存储介质， 属于电能 表识别领域。 背景技术 [0002]推行智能电表以来， 实现了自动抄表， 但在更换电能表、 拆除电能表以及一些无 网 络信号的场景， 仍然需要人工抄表。 现行人工抄表采取 的方式通常为现场拍摄电能表示数 照片后， 通过人眼识别电能表表号、 电能表总峰谷电量等信息， 并录入到存档系统中。 当遇 到大量拆退旧表时， 人工抄表效率低下。 并且由于现场拍摄环境如光线， 电能表屏幕老化等 影响， 拍摄照片的识别效果 不佳。 [0003]因此， 需要一种面向撤回电能表及无网络信号场景的自动识别方法。 [0004]专利CN110688900A 《一种基于图像识别的撤回表计管理方法》 包括： 步骤一、 采集 撤回电能表的图像； 步骤二、 采用图像识别技术依次对所述图像进 行表型识别、 条形码识别 和表盘示数识别； 其中， 所述表型识别是通过搭建电能表类型分类网络， 输入采集的撤回电 能表图像， 识别并返回撤回电能表的型号信息； 所述条形码识别是在所述图像中依据条码 特征检测条码所在区域， 再依据编码规则和归一化理论进行条码识别； 所述表盘示数识别 是通过对 数字区域进 行定位后对 数字进行切分， 然后制作出数据集进 行识别； 步骤三、 生成 并录入电表数据。 [0005]专利CN113569835A 《一种基于目标检测和分割识别的水表数值读取方法》 通过数 值区域目标检测模块进行实时检测， 获得水表图像中数值区域的位置信息； 目标区域分割 模块根据数值位置信息对水表图像进 行截取并得到数值区域图像， 再对其区域进 行等分后 利用DeepLab模型进行图像分割处理， 得到只有数字的图像； 最后利用SVM模型读出水表的 正确读数。 [0006]专利CN114241469A 《一种面向电表轮换过程的信息识别方法和装置》 在电表图像 中定位出特定信息区域； 对特定信息区域进 行图像预处理， 获得特定信息区域预 处理图像， 基于特定信息区域预 处理图像， 对特定信息区域的文本信息进 行定位， 获得文本信息区域； 对文本信息区域进行处 理， 获得水平单行文本； 对水平单 行文本进行识别， 获得 特定信息 。 发明内容 [0007]为了克服现有技术中存在的问题， 本 发明设计了一种基于YOLOV5算法的电能表识 别方法、 设备及 存储介质， 利用第一目标检测模型获取标签位置信息和表盘位置信息， 利用 OCR算法识读第一图片内字符得到标签信息、 利用第二目标检测模型识读第二图片内字符 得到表盘信息， 完成撤回电能表及无网络信号场景 下的自动识别。 [0008]为了实现上述目的， 本发明采用如下技 术方案： [0009]技术方案一： [0010]一种基于 YOLOV5算法的电能表 识别方法， 包括以下步骤：说　明　书 1/5 页 3 CN 115546797 A 3