变电图像分析算法交底材料（一）

智能算法交底说明：
根据不同场景的重要程度和识别难度，为不同的缺陷类型场景赋予不同的等级：
A：整体的准确率相关指标在0.5或0.6以上，可以满足一定实际应用的缺陷场景
B：整体的准确率相关指标还比较低，还不足以支撑在实际生产应用中使用，但对客户来说又比较重要。

红色的表示已集成

1、算法准确率与现场环境强相关，因此交底材料为实验室数据或历史经验值，只供参考，具体以实测为准；
2、在项目沟通阶段：务必需要到现场进行勘察（明确表计类型、开关类型、指示灯类型、缺陷类型等现场实际情况），提供可评估素材，技术进行评估是否可行！
3、当前端摄像机部署后，再次收集现场素材后，会对算法进行调优提升，尽量提升准确率
备注：以下测试数据以高配版本的硬件服务器为载体

1. 变电图像算法要求及说明

1.1 状态识别类算法

1.1.1 表计类读数识别算法

sf6表计读数识别
支持图例：



图像要求：1.表盘、刻度、指针清晰可见，表盘区域大于300x300（像素）以上（1080p）。2.表盘的前景不应出现其它遮挡物体；3.  摄像机与表盘连线与表盘法线之间的夹角不大于45度；4。摄像机安装位置及角度尽量避免表盘有反光；
自有数据集上识别平均准确率： 90%以上，上示图例中左图和右图类型识别率可达92%以上，中间图例由于油位影响稍低，近88%左右
识别速度：800ms/帧
备注：表计检测需要前期配置，所以配置完成之后尽量不要移动摄像头，算法本身会纠正一定范围的平移，如果角度偏移过大则会影响准确率。
避雷器读数识别
支持图例：





图像要求：1.表盘、刻度、指针清晰可见，表盘区域300x300（像素）以上（1080p）。2.表盘的前景不应出现其它遮挡物体；3.  摄像机与表盘连线与表盘法线之间的夹角不大于45度；4。摄像机安装位置及角度尽量避免表盘有反光；
自有数据集上识别准确率：平均90%左右，指针相对表盘对比度不明显的避雷器表识别稍差。
识别速度：800ms/帧
备注：避雷器表计会有配置的阶段，配置完毕之后尽量不要移动摄像头，算法可以纠正一定范围内的平移，但是如果摄像机角度有大的变化会造成识别错误。
套管油位读数识别
支持图例：


图像要求：表盘、刻度、指针清晰可见，表盘区域大于300x300（像素）以上（1080p）。2.表盘的前景不应出现其它遮挡物体；3.  摄像机与表盘连线与表盘法线之间的夹角不大于45度；4。摄像机安装位置及角度尽量避免表盘有反光；
自有数据集上识别准确率：95%以上。
识别速度：700ms/帧
备注：表计会有配置的阶段，配置完毕之后尽量不要移动摄像头，算法可以纠正一定范围内的平移，但是如果摄像机角度有大的变化会造成识别错误。
油位计读数识别
支持图例：


图像要求：1.表盘、刻度、指针清晰可见，表盘区域大于300x300（像素）（1080p）。2.表盘的前景不应出现其它遮挡物体；3.  摄像机与表盘连线与表盘法线之间的夹角不大于45度；4。摄像机安装位置及角度尽量避免表盘有反光；
自有数据集上识别准确率：95%以上。
识别速度：800ms/帧。
备注：表计会有配置的阶段，配置完毕之后尽量不要移动摄像头，算法可以纠正一定范围内的平移，但是如果摄像机角度有很大的变化会造成识别错误。
主变油温度读数识别
支持图例：


图像要求：1.表盘、刻度、指针清晰可见，表盘区域300x300（像素）以上（1080p）。2.表盘的前景不应出现其它遮挡物体；3.  摄像机与表盘连线与表盘法线之间的夹角不大于45度；4。摄像机安装位置及角度尽量避免表盘有反光；
自有数据识别准确率：图例第一类：93%以上，图例第二类：88%左右。
识别速度：800ms/帧。
备注：油温表计会有配置的阶段，配置完毕之后尽量不要移动摄像头，算法可以纠正一定范围内的平移，但是如果摄像机角度有大的变化会造成识别错误。
电抗器读数识别
支持图例：

图像要求：1.表盘、刻度、指针清晰可见，表盘区域300x300（像素）以上（1080p）。2.表盘的前景不应出现其它遮挡物体；3.  摄像机与表盘连线与表盘法线之间的夹角不大于45度；4。摄像机安装位置及角度尽量避免表盘有反光；
自有数据集上识别准确率： 92%以上。
识别速度：800ms/帧。
备注：表计会有配置的阶段，配置完毕之后尽量不要移动摄像头，算法可以纠正一定范围内的平移，但是如果摄像机角度有很大的变化会造成识别错误。

1.1.2 开关刀闸类状态识别算法

双柱水平旋转隔离开关状态识别
图例：


图像要求：1.隔离开关区域大于200x200（1080p）。2.隔离开关由绝缘子柱（绿色框）和连接臂（红色框）组成。采集的隔离开关图像需包含完整以上元素。3.摄像机与隔离开关连线和隔离开关法线的夹角不大于60度；4.支持A/B/C三相同时识别，但要注意A/B/C三相要错开些，不能重叠。
自有数据集上识别准确率：91%。
识别速度：400ms/帧。
备注：过于复杂的背景会对隔离开关的识别造成影响，如下图所示：

垂直伸缩隔离开关状态识别
图例：


图像要求：1.要含隔离开关的部件元素(图示红色绿色部分)。隔离开关区域大于200x200以上（1080p）。2.摄像机与隔离开关连线和隔离开关法线的夹角不大于60度。
自有数据集上识别准确率：94%。
识别速度：400ms/帧。
备注：支持A/B/C三相同时识别。
水平伸缩隔离开关状态识别

图像要求：1.要含隔离开关的部件元素(刀闸中间的触头部位)。隔离开关区域大于200x200以上（1080p）。2.无特别角度要求
自有数据集上识别准确率：95%。
识别速度：400ms/帧。
备注：支持A/B/C三相同时识别。
三柱水平旋转隔离开关状态识别
图例：
图像要求：1.采集的隔离开关图像需完整包含绝缘子串和连接臂等子元素，隔离开关区域200x200以上（1080p）。2.摄像机与隔离开关连线和和隔离开关法线之间的夹角不大于60度；3.支持A/B/C三相同时识别，但要注意A/B/C三相要错开些，不能重叠（重叠只识别一相）。
自有数据集上识别准确率：92%。
识别速度：400ms/帧。
备注：过于复杂的背景会对隔离开关的识别造成影响。同时其他绝缘子串的遮挡也会对算法做出干扰，如下图（由合变分时，分状态很容易出错）：
储能指示状态识别
图例：
图像要求：无特殊要求，指示开关明显清晰即可。目标区域200x200以上（1080p）。
自有数据集上识别准确率：95%以上。
识别速度：400ms/帧。
符号形分合开关状态识别
图例：

图像要求：1.无特殊角度要求，目标区域完整清晰即可。符号分合整体区域大于 150x150（1080p）。
自有识别准确率：95%以上。
识别速度：400ms/帧。