[发明专利]一种基于深度学习的圆形表盘旋转矫正方法

权利要求书

1.一种基于深度学习的圆形表盘旋转矫正方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)构建文本检测深度模型m；

2)基于标准数据集训练文本检测模型m；

3)利用模型m对表盘图像进行检测识别，获得文本组t；

4)对文本组t的文本进行筛选，得到文本组t_new；

5)对文本组t_new的所有角度进行均值处理，得到最终的旋转角度θ；

6)根据θ对图像进行旋转，输出最终的矫正后的图像。

2.根据权利要求1所述的基于深度学习的圆形表盘旋转矫正方法，其特征在于：步骤1)所构建的文本检测深度模型m基于CPTN文本检测模型。

3.根据权利要求2所述的基于深度学习的圆形表盘旋转矫正方法，其特征在于：步骤2)中文本检测的模型的训练数据集采用CTW中文数据集。模型训练基于梯度的方式进行训练。

4.根据权利要求1所述的基于深度学习的圆形表盘旋转矫正方法，其特征在于：步骤3)将表盘图像处理成文本检测模型需要的格式，然后输入模型获取结果。

5.根据权利要求3或5所述的基于深度学习的圆形表盘旋转矫正方法，其特征在于：步骤4)根据文本中所含的中文数字来决定文本是否为中文文本，中文数字推荐3个以上，对于不符合要求的文本全部剔除。