文献综述
摘要：如今，由于时代的发展和社会的需求，智能电网的建设对电力系统各个环节的可靠性和安全性提出了更高的要求，对仪表盘的传统人工肉眼识别以无法满足需要。各大高校、企业都纷纷投入大量的人力、物力、财力和时间，致力于对于仪表盘图像识别的研究工作。通过阅读仪表盘图像识别的相关文献资料，我对图像识别的发展状况、工作原理、未来前景等有了更深层次的理解，并且对前人的研究理念进行了分析总结。
关键词：图像识别；边缘检测；特征；算法
0 前言
随着时代的发展，变电站的改造。传统的人工作业方式纯在劳动强度大，效率低下，而且质量也受到人员经验主义、责任心和精神状态等诸多因素的影响，漏检、误检的情况难以避免，传统的人工作业方式将难以满足变电站发展趋势下的需求。于是需要更加智能的巡检系统。对仪表盘的图像识别便迎合了这一需求。通过对仪表盘的图像识别可以降低运营成本，减轻人员的工作负担以解放生产力，提高变电站的智能化水平。
因此，本文针对近几年关于“仪表盘的图像识别”相关的学术论文、期刊进行阅读统计，综合概括近年来相关文献对仪表盘图像识别研究的主要问题的总结和反思，并分析评价现有研究的不足之处，以便更好把握仪表盘图像识别的研究概况。
1 研究背景和意义
在电力系统变电站中，对于记录仪表盘的数据记录主要依靠人眼观测，桂林电子科技大学杨志娟[1][1]认为人眼观测检测效率低且精确度不高，特别是长时间持续判读容易引起视觉疲劳，从而导致误差的产生另外还有一些无法采用人工判读的场合。对此实现对仪表盘的图像识别具有非常重要的现实意义。对此我又查阅了许多论文、期刊，对于人眼观测的弊端十分认同。
仪表盘的图像识别，对于发电厂、变电站的巡检具有重要意义。仪表盘的图像识别能够降低运营成本，减轻人员的工作负担，提高变电站的智能化水平。除此之外，这种巡检系统可以保留原始图像，自动识别出仪表等设备的状态、读数，大大提高检测精度和效率。虽然图像识别技术在复杂成像条件小的快速、精确度还有待提高，我相信在未来这些问题都会迎刃而解。
2 国内外研究现状及发展趋势
在过去相当长的一段时期，无人值守变电站通常采用集中式远程图像监控系统来对现场进行实时监控，目标的识别及其工作状态的判断由人工在远端完成。随着变电站智能化的发展，越来越多的国内外机构开始研制变电站智能巡检系统。智能巡检系统依靠图像识别算法提取图像中有用的信息，图像识别算法也便成了系统设计中的要点。下面具体谈谈如今国内外对于仪表盘图像识别的概况。
2.1 国外研究现状
在国外，对于智能巡检系统的研究始于20世纪80年代末，而对于仪表盘的图像识别也始于那是，在上世纪80年代日本三菱会社和东京电力公司联合开发了智能巡检机器人。加拿大魁北克水电研究院设计的机器人能够实现图像识别的功能。
