一种数据中心电能表检测识别模型微调训练方法技术

本发明专利技术公开一种数据中心电能表检测识别模型微调训练方法，包括步骤：创建虚拟环境并设置编程模块；设置文字检测识别模型框架；设置标注工具模块；进入数据标注阶段建立训练数据集；将训练数据集进行拆分成训练集、测试集和验证集；分别下载检测预训练模型和识别预训练模型；基于训练数据集对于检测预训练模型进行检测模型训练；基于训练数据集对于识别预训练模型进行识别模型训练；进行检测模型和识别模型的转换，完成微调训练；通过本发明专利技术进行微调训练，优化模型性能表现，借助精细化的参数调整策略、深度模型优化技术与多维度验证流程，解决了传统模型训练中的精度、效率与泛化能力瓶颈，为数据中心的智能化管理和运营提供有力支持。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数据中心运维，具体涉及一种数据中心电能表检测识别模型微调训练方法。

技术介绍

1、数据中心作为数字经济的核心基础设施，正经历着深刻变革与创新发展。在云计算、物联网、人工智能等新一代信息技术驱动下，现代数据中心已从传统数据存储载体演进为支撑企业数字化转型的智能中枢，承担着海量数据处理、算力资源调度及业务连续保障等战略职能。

2、在此背景下，高精度电能计量已成为数据中心基础设施管理的关键支撑环节。值得注意的是，当前数据中心行业仍普遍采用传统人工抄表方式，而传统人工抄表模式存在显著局限性：人工记录存在±2％以上的计量误差率。

3、为此，采用ocr视觉识别算法对电能参数进行识别是一个有效的手段，可将识别准确率提升至99.97％以上，消除人工抄录主观误差。然而，目前现有的检测识别模型在应用于数据中心电能参数识别时，展现出明显的不通用性，主要体现在以下两个方面：其一，模型对电表显示风格的适应性较差。数据中心所采用的电表种类繁多，其显示风格各异，包括但不限于字体、数字间距、大小写以及单位标识等方面的差异。而现有的通用检测识别模型往往本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种数据中心电能表检测识别模型微调训练方法，其特征在于，包括步骤：

2.如权利要求1所述的数据中心电能表检测识别模型微调训练方法，其特征在于，在所述步骤S4中，采用所述标注工具模块对收集到的电能表图像中的电能表文字信息进行标注，根据所述电能表图像中的标注内容及规则进行合成所述模型训练数据集。

3.如权利要求1所述的数据中心电能表检测识别模型微调训练方法，其特征在于，在所述步骤S5中，采用分层抽样的方式将所述数据集按比例划分为所述训练集、所述测试集和所述验证集，所述训练集用于对模型进行训练，所述验证集用于在训练过程中对模型进行验证，所述测试集用于最终评估模型的性...

【技术特征摘要】

1.一种数据中心电能表检测识别模型微调训练方法，其特征在于，包括步骤：

2.如权利要求1所述的数据中心电能表检测识别模型微调训练方法，其特征在于，在所述步骤s4中，采用所述标注工具模块对收集到的电能表图像中的电能表文字信息进行标注，根据所述电能表图像中的标注内容及规则进行合成所述模型训练数据集。

3.如权利要求1所述的数据中心电能表检测识别模型微调训练方法，其特征在于，在所述步骤s5中，采用分层抽样的方式将所述数据集按比例划分为所述训练集、所述测试集和所述验证集，所述训练集用于对模型进行训练，所述验证集用于在训练过程中对模型进行验证，所述测试集用于最终评估模型的性能。

4.如权利要求1所述的数据中心电能表检测识别模型微调训练方法，其特征在于，在所述步骤s7中，基于已标注的所述数据集和所述检测预训练模型，开始对所述检测模型进行训练；训练过程中，对超参数进行调节，并监控训练过程中的训练指标。

5.如权利要求4所述的数据中心电...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈海，牟笑迎，吉莞颖，汤慧，邬亚亚，
申请(专利权)人：上海宝信数据中心有限公司，
类型：发明
国别省市：