基于关键点检测的指针式仪表智能读数方法：GGNet模型在有限可见性场景下的高精度应用

为解决电力配电室中指针式仪表在有限可见性条件下的读数难题，研究人员提出基于全局几何网络(GGNet)的关键点检测方法，通过空间通道融合(SCF)模块和椭圆感知特征聚合器(EFA)模块，实现94.0%的关键点检测精度和0.37%的平均读数误差，为智能电网巡检机器人提供了高鲁棒性的自动化解决方案。

　　

在智能电网快速发展的背景下，配电室作为电力系统的关键节点，其设备监测的自动化需求日益凸显。指针式仪表因其抗干扰能力强、结构简单等优势，仍是配电室的主流监测设备。然而，这些仪表依赖人工读数，不仅效率低下，还存在安全隐患。更棘手的是，实际环境中仪表常因液体反光、拍摄角度等问题出现刻度扭曲和可见性受限，传统基于霍夫变换的方法难以应对。

为解决这一难题，中国国家电网公司某变电站的研究团队提出了一种创新性的解决方案——基于全局几何网络(GGNet)的指针式仪表关键点检测方法。该研究发表在《Engineering Applications of Artificial Intelligence》上，通过深度学习技术实现了在复杂环境下的高精度仪表读数。

研究团队采用三项核心技术：1) 空间通道融合(SCF)模块增强指针尖端关键点检测；2) 椭圆感知特征聚合器(EFA)模块捕获刻度关键点的全局几何特征；3) 距离法读数计算。实验数据来自国家电网真实场景采集的9类指针仪表图像。

相关工作中，研究对比了传统数字图像处理方法与深度学习的优劣，指出基于回归的方法在复杂场景下的局限性，为GGNet的热图预测方法提供了理论依据。

方法论部分详细阐述了GGNet的两大核心模块：SCF模块通过空间分支与通道分支的特征图拼接，聚焦关键信息；EFA模块则通过椭圆分布拟合和损失函数约束，显著提升了有限可见性刻度的检测鲁棒性。

实验结果表明，GGNet在真实场景测试中表现卓越：关键点检测精度达94.0%，读数平均误差仅0.37%，显著优于对比的四种网络模型。特别是在液体反光等有限可见性场景下，EFA模块使刻度关键点检测的稳定性提升约23%。

结论部分强调，GGNet的创新性在于：1) 通过热图预测实现比回归方法更高的精度；2) EFA模块的几何信息聚合显著提升模型鲁棒性；3) 精确的几何结构定位使后处理更可靠。该技术已在中国国家电网的智能巡检系统中示范应用，为电力设备智能化监测提供了重要技术支撑。

这项研究的突破性不仅体现在算法性能上，更在于其工程实用性——无需复杂预处理即可适应多种仪表类型，真正满足了智能电网建设中对通用化、高鲁棒性仪表识别技术的迫切需求。随着GGNet的推广应用，预计将大幅降低配电室运维成本，提升电力系统安全监测水平。