指针表计分合指示识别算法结合计算机视觉与深度学习技术,实现对机械指针式仪表的自动化读数。
电力系统:实时监测变电站电压表、电流表,结合边缘计算实现异常报警。例如,国家电网某试点项目通过该技术将人工巡检周期从每日 1 次延长至每周 1 次,故障响应速度提升 80%。
石油化工:在炼油厂中,对压力表、流量计进行 24 小时监控。通过 YOLOv8 Pose 与透视矫正技术,即使在高温、高粉尘环境下,读数误差仍小于 0.8%。
智能制造:在汽车生产线中,对扭矩扳手、压力表进行动态校准。基于轻量化模型的实时检测系统可集成到工业机器人中,实现装配精度的闭环控制。
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