基于YOLOv8的新能源場站電氣設備指針式表計識別

[摘 要]隨著新能源場站規模的不斷擴大，對電氣設備的智能化巡檢需求日益提升。傳統基于OpenCV的指針式表計識別方法在應對復雜環境和多樣化設備時存在準確率不足的問題，難以滿足新能源場站的實際需求。文章針對新能源場站電氣設備的指針式表計識別，采用YOLOv8模型進行表盤和指針的精準檢測與識別。實驗結果表明，基于YOLOv8的識別系統在實際應用中取得了表盤識別率97%和指針識別準確率95%的優異性能，相較傳統方法顯著提升了識別精度和魯棒性。該研究成果為新能源場站電氣設備的智能化管理和巡檢效率的提升提供了可靠的技術支持。

[關鍵詞]指針式表計；表計識別；YOLOv8；新能源場站；智能預警系統

[中圖分類號]TP391.41 [文獻標志碼]A [文章編號]2095–6487（2024）12–0150–04

Pointer Meter Identification of Electrical Equipment at New Energy Stations Based on YOLOv8

ZOU Guochun，LU Qiang，LU Bin

[Abstract]With the continuous expansion of the scale of new energy stations， the demand for intelligent inspection of electrical equipment is increasing. The traditional OpenCVbased pointer meter recognition method has the problem of insufficient accuracy when dealing with complex environments and diverse equipment， and it is difficult to meet the actual needs of new energy stations. In this paper， the YOLOv8 model is used to accurately detect and identify the dial and watch hands for the pointer meter recognition of the electrical equipment of the new energy station. The experimental results show that the recognition system based on YOLOv8 achieves the excellent performance of 97% of the dial recognition rate and 95% of the watch hand recognition accuracy （within 5% error） in practical application， which significantly improves the recognition accuracy and robustness compared with the traditional method. The research results provide reliable technical support for the intelligent management and improvement of inspection efficiency of electrical equipment in new energy stations.

[Keywords]analogue meters； meter identification； YOLOv8； new energy stations； intelligent early warning system

隨著全球能源結構的轉型和新能源技術的迅速發展，風電、光伏等新能源場站在電力系統中的占比逐年提高。作為新能源場站的重要組成部分，電氣設備的運行狀態直接影響場站的發電效率和運行安全。然而，傳統的人工巡檢方式效率低下，易受環境因素干擾，難以滿足現代新能源場站對高效、精準巡檢的需求。在此背景下，電氣設備巡檢的自動化和智能化成為研究熱點。

指針式表計是新能源場站電氣設備中廣泛應用的傳統儀表類型，主要用于實時顯示設備的運行狀態參數。然而，這些設備通常分布廣泛，所處環境復雜，且依賴人工讀取，存在誤差高、成本高等問題。

為解決上述問題，文章提出了一種基于YOLOv8模型的新能源場站電氣設備指針式表計智能識別方法。YOLOv8作為當前主流的深度學習目標檢測算法之一，具有高效性和高準確性的特點。通過優化模型結構和訓練策略，文章系統實現了對表盤和指針的精準檢測與識別。試驗表明，該方法的表盤識別率和指針識別準確率分別達到97%和95%，顯著優于傳統方法，且具有較強的環境適應性。

1 表計系統設計

在新能源場站電氣設備指針式表計識別中，表盤與指針的精準檢測是核心環節。文章采用YOLOv8模型進行目標檢測，其特點是速度快、精度高，非常適合在復雜環境下對表計進行實時識別。

1.1 表盤識別與分割

表盤是指針式表計的核心組成部分，表盤的準確定位與分割直接影響后續指針檢測和讀數計算的精度。文章采用YOLOv8模型實現對表盤的自動識別與區域分割。

1.1.1 表盤識別

YOLOv8模型通過特征提取和多尺度預測框架，精準識別圖像中的表盤區域。具體流程如下。

（1）輸入處理。輸入原始圖像，并通過CSPNet（跨階段局部網絡）結構提取表盤的多尺度特征。

（2）候選框生成。使用YOLOv8模型的AnchorFree機制訂位表盤，減少參數量的同時提升檢測效率。

（3）分類與置信度計算。模型輸出表盤的類別和邊界框的置信度，確保高精度識別。

1.1.2 區域分割

在表盤區域識別的基礎上，進一步細化分割以獲取表盤的有效顯示區域。

區域分割流程如下。

（1）區域裁剪。根據YOLOv8模型輸出的表盤邊界框，將表盤區域從原圖中裁剪出來。

（2）形狀優化。針對圓形表盤，采用Hough變換對邊界進行修正，確保邊緣的平滑性和完整性。

1.2 指針式表計讀數

指針式表計讀數流程如下：圖像輸入→數據增強→特征提取→目標檢測→計算角度→表計讀數。為了實現高效、精準的指針檢測與數值轉換，基于YOLOv8算法和輔助計算方法開發了一套完整的指針識別方案。以下為系統的核心設計與實現細節。

1.2.1 指針識別

特征提取與指針檢測是實現指針式表計識別的第一步，也是關鍵環節。采用YOLOv8算法，通過高效的多尺度特征提取和AnchorFree方法，實現指針的精準定位和分類。

（1）特征提取。輸入圖像經過YOLOv8的骨干網絡，提取多尺度的深層特征，確保能捕捉到指針的微小特征與背景差異。

（2）候選框生成。使用YOLOv8的AnchorFree方法，通過對每個像素點的中心概率進行估計，定位指針的中心區域。與傳統Anchor機制相比，AnchorFree方法減少了參數數量，并提升了復雜場景下的檢測效率。

（3）分類與方向估計。針對不同種類的指針（如長針、短針等），采用多類別分類器對候選區域進行分類，確保指針類別的準確識別。利用指針特征與表盤中心位置的幾何關系，進一步確定指針方向。

（4）誤差修正。針對復雜背景或光照條件變化可能導致的檢測偏差，加入對比度增強、邊緣銳化等圖像預處理方法，優化指針的特征邊緣。對檢測出的指針結果應用基于形態學分析的后處理算法，剔除噪聲點，確保識別結果的平滑性與穩定性。

（5）指針位置輸出。YOLOv8模型輸出指針的邊界框、方向角度及置信度分數，并將數據傳遞至后續的讀數計算模塊。

1.2.2 指針讀數

在實現指針的精準定位與分類之后，指針讀數是將物理表盤狀態轉化為數值輸出的關鍵步驟。為了確保讀數的準確性和實時性，文章設計了一套高效的指針讀數方法，結合幾何計算和深度學習模型，完成數值解析。具體流程如下。

（1）表盤參數提取。通過表盤識別模塊輸出的邊界框，確定表盤的中心點坐標、半徑及刻度分布范圍。采用Hough變換對表盤邊界進行二次優化，確保表盤幾何參數的精確性。

（2）指針方向計算。根據指針識別模塊輸出的邊界框與中心點坐標，利用幾何公式計算指針與水平基準線的夾角。為減少環境因素（如光照、反射）對方向角的干擾，采用加權平均的多次角度采樣方法，得到指針方向的穩定值。

（3）刻度值映射。結合表盤的幾何參數和刻度分布，建立角度和數值映射關系。

（4）誤差校正。結合表盤的歷史讀數數據，采用卡爾曼濾波算法對當前讀數進行校正，消除微小抖動或偶然性誤差。

（5）讀數輸出。將計算出的表計讀數轉換為標準化數值，并傳遞給智能管理系統或預警模塊。支持實時數據流的連續輸出，用于新能源場站的動態監控與分析。

2 系統功能

2.1 系統組成

基于新能源場站電氣設備巡檢需求，文章設計了一套完整的指針式表計識別與告警系統。如圖1所示，系統主要由5個層次組成，各層之間通過數據流和信息流聯動，共同實現設備運行狀態的實時監測與智能告警功能。

（1）數據采集層。作為系統的基礎部分，該層通過攝像頭與傳感器完成現場設備的實時數據采集。其主要負責獲取表盤與指針的圖像信息，同時結合環境傳感器獲取溫濕度等輔助數據。通過高分辨率的采集設備，系統可以精確捕捉到復雜環境中的關鍵數據，為后續分析提供高質量的輸入。

（2）數據層。作為系統的核心數據存儲部分，該層主要負責將數據采集層上傳的實時圖像和設備運行狀態存儲到數據庫中。這一層級不僅支持實時數據的高效存儲與快速調用，還能夠保存歷史運行數據，便于后續的趨勢分析與模型優化，為系統運行提供穩定的后盾。

（3）告警管理與分析層。該層依托YOLOv8深度學習模型，對采集到的表盤與指針圖像進行實時分析。通過高精度的檢測算法，系統能夠精準定位表盤與指針的特征，快速識別設備的運行狀態，并根據預設的告警規則判斷是否存在異常。當檢測到異常狀態時，系統會立即生成告警信息，為后續處理提供依據。

（4）告警信息傳遞層。該層是實現告警信息分發的關鍵環節。通過本地告警和遠程告警相結合的方式，系統能夠快速將異常信息傳遞給相關人員。本地告警主要通過聲光報警器和顯示器發出警報，便于現場工作人員及時處理；遠程告警則通過郵件、短信及移動應用將告警信息推送至遠程管理人員，實現遠程監控和緊急響應的雙保險機制。

（5）告警響應層。該層負責對接發電站系統，實現管理與應急處理的閉環功能。其根據告警信息調整發電站的運行參數，并將實時狀態更新到綜合管理平臺中。同時，系統還能夠生成詳細的告警日志，供管理人員進行分析和優化。通過這一層級的執行，系統將異常信息的處理落地，確保新能源場站的設備運行安全和巡檢效率的提升。

整體而言，該系統通過多層級協作，完成了從數據采集、異常檢測到告警處理的全流程管理，為新能源場站的智能化運維提供了可靠的技術支撐。

2.2 布署實施

系統的布署實施圍繞新能源場站的實際應用場景展開，旨在充分利用現有場地條件與設備布局，實現指針式表計智能識別系統的高效運行。整個實施過程涵蓋了硬件設備布署、軟件系統安裝、網絡連接配置及整體性能優化等多個環節。

在硬件設備布署方面，攝像設備采用的是益可達YKD-XB-2024軌道攝像頭，該型號設備具有高分辨率成像能力和良好的低光照適應性，非常適合新能源場站復雜的光照環境。根據場站內指針式表計的分布情況，按照一定的覆蓋范圍在表計附近合理安裝攝像頭，確保每臺表計的圖像能夠被清晰采集。同時，攝像頭通過傳感器與控制中心連接，實現數據采集的實時性和高效性。此外，現場還布署了傳感器模塊，用于輔助監測溫濕度等環境參數，為模型優化與異常分析提供額外信息支持。

在軟件系統的安裝上，首先在場站的主控服務器上安裝深度學習模型支持的運行環境，包括YOLOv8目標檢測算法所需的深度學習框架。然后，將數據采集模塊、模型分析模塊及告警管理模塊整合至一個統一的智能管理平臺中，以便實現系統各部分的高效協作。結合布署的數據庫系統，平臺可以實時存儲和調用各類數據，為系統的日常運行提供穩定支撐。

網絡連接配置是布署實施的重要環節。通過有線網絡或無線網絡連接，攝像設備和傳感器采集的數據可以快速傳輸到主控服務器進行分析。為了確保數據的安全性和傳輸穩定性，布署過程中對網絡進行了多層加密和容錯優化，確保在不同網絡條件下系統均能夠高效運行。此外，為滿足遠程監控需求，系統與場站的遠程管理平臺實現了無縫對接，使管理人員能夠隨時通過郵件、短信或移動應用接收告警信息。

系統整體性能優化則貫穿整個布署過程。在硬件層面，通過攝像頭的角度調整與傳感器的靈敏度調節，確保采集數據的清晰度與準確性；在軟件層面，通過模型的初步訓練和多次調試，優化了YOLOv8算法在復雜環境中的識別效果；在告警機制上，通過與實際場景相結合的反復測試，進一步降低了誤報率和漏報率。布署完成后，系統可以實現對新能源場站內指針式表計的實時監控和智能化巡檢。

3 應用分析

為全面評估系統在識別準確性、巡檢效率、異常告警可靠性及運行經濟性等方面的表現，并深入探討其對新能源場站智能化管理的實際價值，文章進行了一系列試驗。試驗結果見表1。

試驗結果表明，與傳統視覺算法（如基于Open CV的圖像處理方法）相比，基于YOLOv8的指針式表計智能識別系統在識別準確性、實時性及環境適應性方面均展現出顯著優勢。傳統算法通常采用邊緣檢測、形狀匹配、閾值分割等手工設計的特征提取方法，在光照變化、復雜背景及部分遮擋場景中容易受到干擾，導致識別精度不足，魯棒性較差。例如，傳統方法難以在低光照條件下有效分割表盤區域，或在背景復雜時準確定位指針。而YOLOv8通過深度學習的多尺度特征提取和AnchorFree方法，克服了傳統算法對場景變化的敏感性問題。此外，系統平均檢測時間僅為0.05～0.09 s/表盤，遠快于傳統算法，且通過誤差修正機制將識別誤差控制在3.0%～5.0%，進一步增強了系統的魯棒性和可靠性。總體而言，該系統以其高效、精準、環境適應性強的特點，為新能源場站的電氣設備巡檢提供了比傳統視覺算法更為先進和可靠的技術支持。

4 結束語

文章提出了一種基于YOLOv8深度學習模型的新能源場站電氣設備指針式表計智能識別方法，解決了傳統算法在復雜背景、光照變化及部分遮擋場景下識別性能不足的問題。通過優化YOLOv8模型的結構和訓練策略，系統實現了表盤和指針的高精度檢測與識別，表盤識別率達到97%，指針檢測準確率達到95%，顯著優于傳統的基于OpenCV的視覺算法。在實際應用中，系統表現出優異的實時性，平均檢測時間為0.05～0.09 s/表盤，能夠適應復雜環境下的新能源場站巡檢需求。此外，通過引入誤差校正機制和多層級協作的智能管理系統，進一步提升了讀數的穩定性和巡檢效率。整體而言，該系統具有高效、精準、魯棒性強的優勢，為新能源場站的智能化管理提供了可靠的技術支持，對推動新能源場站巡檢的自動化和智能化發展具有重要意義。

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