[发明专利]基于全卷积递归神经网络的水表圆盘区域检测方法

摘要

本发明公开了基于全卷积递归神经网络的水表圆盘区域检测方法，包括步骤：获取水表图像，标注水表图像上的水表圆盘区域外界矩形框，获取水表圆盘区域外界矩形框的标注信息；构建全卷积递归神经网络，提取水表图像的多通道特征图；使用滑动窗口扫描多通道特征图，筛选出表盘区域候选窗；提取表盘区域候选窗位置的相应位置特征，获取最终目标检测结果；利用表盘区域候选窗损失及最终目标损失，更新全卷积递归神经网的参数。本发明利用深度学习中的全卷积递归神经网络，自动提取水表圆盘特征，解决了复杂背景下水表圆盘区域检测的问题，将识别出圆盘的位置进一步作为水表读数识别的输入，大大提高了水表读数识别的识别率。

主权项

基于全卷积递归神经网络的水表圆盘区域检测方法，其特征在于，包括步骤S1：获取水表图像，标注所述水表图像上的水表圆盘区域外界矩形框，并获取所述水表圆盘区域外界矩形框的标注信息；S2：构建全卷积递归神经网络，利用所述全卷积递归神经网络提取所述水表图像的多通道特征图；S3：使用滑动窗口扫描所述多通道特征图，初步筛选出表盘区域候选窗；S4：提取所述表盘区域候选窗位置的相应位置特征，获取最终目标检测结果；S5：利用表盘区域候选窗损失及最终目标损失，更新所述全卷积递归神经网的参数。