摘要
本申请公开了一种压力表数据远程自动化采集系统及方法,其通过获取由摄像头采集的指针式压力表图像数据,并通过极坐标系变换优化压力表图像特征提取,进一步利用局部‑全局特征相位对齐增强指针识别的精准度和鲁棒性,从而提高压力表读数值的识读精准度。进而,基于压力表读数值的时序分布构建动态分析模型,来区分真实设备故障与环境干扰,降低误报率。这样,系统能够显著提升复杂工况下压力表读数的准确性,并且通过动态阈值与统计学规律结合的异常检测机制,实现早期隐患的可靠预警,同时减少人工巡检需求,增强设备状态监控的实时性与智能化水平,为工业现场安全管理提供高效的技术支撑。
技术关键词
指针式压力表
变换图像数据
自动化采集方法
相位对齐
编码特征
矩阵
坐标系
自动化采集系统
单体
注意力
图像全局特征
图像局部特征提取
空洞卷积神经网络
数值
设备状态监控
系统为您推荐了相关专利信息
证件图像
伪装检测方法
局部图像特征
图像特征向量
局部特征提取
情感特征
编码特征
特征提取模型
文本
情感分类器
变换图像数据
训练图像数据
关键点
模型训练方法
描述符
语音识别模型
编码特征
样本
解码网络
语音识别方法