[发明专利]一种基于关键点检测的仪表读数方法在审
申请号: | 202111039693.1 | 申请日: | 2021-09-06 |
公开(公告)号: | CN113780310A | 公开(公告)日: | 2021-12-10 |
发明(设计)人: | 汪小龙;陈俊彦 | 申请(专利权)人: | 桂林电子科技大学 |
主分类号: | G06K9/46 | 分类号: | G06K9/46;G06K9/62 |
代理公司: | 桂林文必达专利代理事务所(特殊普通合伙) 45134 | 代理人: | 张学平 |
地址: | 541004 广西*** | 国省代码: | 广西;45 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 关键 检测 仪表 读数 方法 | ||
1.一种基于关键点检测的仪表读数方法,其特征在于,
包括:建立仪表关键点检测训练模型;
获取仪表图像;
基于训练模型和仪表图像获取指针仪表的指针尖端点和中心点;
用指针尖端点和中心点可以计算出指针的角度;
根据角度-读数映射表获取指针仪表的读数。
2.如权利要求1所述的一种基于关键点检测的仪表读数方法,其特征在于,
在所述获取仪表图像之后,所述基于训练模型和仪表图像获取指针仪表的指针尖端点和中心点之前,所述方法还包括判断仪表图像是否倾斜,若倾斜则进行纠偏。
3.如权利要求1所述的一种基于关键点检测的仪表读数方法,其特征在于,
所述建立仪表关键点检测训练模型的具体步骤是:
建立神经网络训练数据集;
通过人工标注软件,对指针尖端点和中心点进行标注,生成对应指针仪表的标签文件;
将标签文件传入MaskR-CNN网络中进行迭代训练,得到最终的训练模型;
使用标准均方误差函数对训练模型的检测效果进行评估。
4.如权利要求3所述的一种基于关键点检测的仪表读数方法,其特征在于,
所述将标签文件传入MaskR-CNN网络中进行迭代训练,得到最终的训练模型的具体步骤是:
将掩码分支结构改成关键点分支结构;
确认损失函数;
基于标签文件进行迭代训练。
5.如权利要求4所述的一种基于关键点检测的仪表读数方法,其特征在于,
所述关键点分支结构由两组卷积层组成,第一组卷积层的大小为14x14x256,第二组卷积层大小为14x14x2。
6.如权利要求1所述的一种基于关键点检测的仪表读数方法,其特征在于,
所述用指针尖端点和中心点可以计算出指针的角度的具体步骤包括:
以指针仪表的中心垂直作一条线,将此线作为区域分割线,设置指针仪表在示数为0时,指针的指向是区域分割线的左边;
将仪表图像中以左上角为原点的坐标转换为以图像的中心点为坐标原点的坐标;
获取指针所处象限;
结合指针所处象限计算指针的倾斜角度。
7.如权利要求6所述的一种基于关键点检测的仪表读数方法,其特征在于,
所述根据角度-读数映射表获取指针仪表的读数的具体步骤是:
构建多个区间的角度-读数映射字典;
根据倾斜角度,判断指针指向的区间,根据区间的上下限计算精度;
输出指针仪表的读数。
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