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电网安全巡检运维场景中，电网变电站内存在大量仪器设备，需要定期巡视，通过仪表盘的读数判断设备的运行状态、健康状况等。现有的巡视模式为工作人员对仪表盘拍照存档，再根据照片手工读取相关数据并记录。
首先，人工读取仪器仪表图像数据存在个体误差与偶然误差，数据难以同一标准下被量化，其精确性也很难得到保障；其次，由于机器人巡检及无人机巡检在巡视过程中采集的图像数据数量大，使人工录入的工作量增大；实际生产环境中存在大量同类型外观类似而量程不同的的仪表盘，易导致人工读取录入时因混淆图像而录入错误数据。通过人工智能技术解决在电网巡检场景中海量图片处理的业务痛点，降低人力成本，提升电网安全维护的效率，助力数字电网持续提升。来吧，涨涨姿势~
01
数据任务
1.1 该数据集聚焦电力设备仪表盘读数智能识别问题；
1.2 要求开发出可靠的计算机视觉算法，针对变电站电力设备的仪表盘进行智能识别，识别其读数；
1.3 需要通过提供的样本数据（详见数据集描述，不可使用扩展数据集）；
1.4 基于样本数据的检测框 / 分割线等信息，完成图像中表计的指针占全量程的百分比识别。
02
数据集情况
2.1 数据介绍
数据来源：变电站日常生产过程中的定期巡视，由工作人员或巡检机器人对仪表盘拍照存档；
应用场景：变电站内存在大量仪器设备，需要定期巡视，通过仪表盘的读数判断设备的运行状态、健康状况等；
数据概况：不仅提供彩色的实拍场景图像，同时也提供对应的仪表盘标注信息，每张图象对应一个标注文件。
2.2 数据说明
数据集为人工现场拍摄照片，照片格式为jpg/JPG，每张照片对应有一个同名标注文件，标注文件格式为json。标注文件包含：仪表盘量程、读数，仪表盘定位坐标、刻度值、刻度、指针、螺丝。本次数据集提供含有表计标注结果的图像共计5000张，其中训练集、验证集和测试集按照 7：2：1 的比例进行划分，训练集（有标注）、验证集（有标注）、测试集（无标注）。
2.3 标注格式
标注数据为json文件，其主要的结构如下：
{
"data": {
"image_url": int,
"name": str
},
"result": {
"data": [
{
"type": rect, # rect or line
"label": [
str
],
"coordinate": [
{
"x": xmin,
"y": ymin
},
{
"x": xmax,
"y": ymin
},
{
"x": xmax,
"y": ymax
},
{
"x": xmin,
"y": ymax
}
]
},
{
"type": line, # rect or line
"label": [
str
],
"coordinate": [
{
"x": x1,
"y": y1
},
{
"x": x2,
"y": y2
}
]
}
...
],
"info": [
{
"value": str,
"header": str
},
...
]
}
}2.4 数据样例
数据样例及其可视化结果如下所示：
03
评估指标
根据每张图像中预测的读数的百分比（percentage）根据测试集标注中的量程信息，计算表计读数：预测读数 = 预测百分比 * (最大测量值 - 最小测量值) + 最小测量值。
样例
预测百分比：
percentage = 0.3
测量范围：[-0.1-0.9]
min = -0.1
max = 0.9
其预测读数计算如下：
value = percentage * (max-min) + min
= 0.3 * (0.9 - (-0.1)) + (-0.1)
= 0.2
预测读数为：0.2
预测读数与真实读数的差异不大于最小刻度（0.02） * 2 的范围视为正确：|预测读数 - 真实读数| <= 2 * 最小刻度。
最终的得分为正确率，计算公式为：正确率=正确图片数量/总图片数量。
04
基线参考
为实现智能读数，可以采取目标检测->语义分割->读数后处理的方案：
第一步，使用目标检测模型定位出图像中的表计；
第二步，使用语义分割模型将各表计的指针和刻度分割出来；
第三步，根据指针的相对位置和预知的量程计算出各表计的读数。
整个方案的流程如下所示：
基线参考方案的脚本结构如下所示：
deploy
-
include
-
src
-
20190822_105.jpg
-
CMakeLists.txt
-
CMakeSettings.json
-
meter_pipeline.yaml
-
meter_reader.cpp
images
reader_infer.py
train_detection.py
train_segmentation.py
05
结束语
以上就是变电站巡检仪表读数智能识别数据集的所有内容了，更多数据集下载请关注文章顶部图片右下角平台即可获取。