基于YOLOv4的避雷器监测器仪表识别方法

来源：计算机应用与软件杂志2025年第11期北京时间：

作者：黄万伟, 梁世林, 李广渊, 李辉

摘要：针对现有拍摄的避雷器监测器数字和指针双重表盘图像同时识别存在准确率低问题，提出一种针对该表盘的智能识别方法IIAM，以准确识别避雷器监测器指针和数字双重表盘。IIAM方法通过YOLOv4模型对避雷器监测器进行目标检测，把仪表区域分为数字与指针表盘区域；对指针表盘区域进行语义分割、数组线性压缩等数据处理；针对数字表盘区域卡片数显存在异常情况，提出基于OCR文字检测识别技术，通过对异常数据提取并处理，得到精准读数。测试表明，正常曝光情况下，数字表盘区域读数识别准确率为96.5%，指针表盘区域识别准确率95.5%；过度曝光和欠缺曝光情况下，指针和数字表盘识别准确率达到90%以上。

关键词：YOLOv4, 避雷器监测器, 智能识别, OCR