[发明专利]一种数显仪表读数的精确检测方法在审
| 申请号： | 201810608757.7 | 申请日： | 2018-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN108875739A | 公开（公告）日： | 2018-11-23 |
| 发明（设计）人： | 金连文;高学;孙增辉;罗灿杰 | 申请（专利权）人： | 深圳市云识科技有限公司;华南理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市远航专利商标事务所(普通合伙) 44276 | 代理人： | 田志远;张朝阳 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区南*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了模式识别与人工智能技术领域中的一种数显仪表读数的精确检测方法，包括（1）数据获取：采用摄像设备拍摄包含读数区域的仪表图像；（2）数据处理：对仪表读数值进行人工标注，并进行仪表图像的随机旋转、拉伸以及平移变换；（3）深度网络模型构建及训练：将仪表图像和相应标注数据输入到深度网络模型进行训练；（4）仪表读数检测：输入仪表图像，系统返回规范的仪表读数图像。本发明克服现有仪表读数提取方法的不足，充分利用深度网络模型的参数学习能力，基于深度网络模型的对抗式学习能力和反传残差的物理意义，通过学习数据样本的分布，对数显仪表读数进行精确检测，具有实时性强、准确率高等特点，具有较好的实用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 仪表读数 网络模型 仪表图像 检测 数显 人工智能技术 参数学习 读数区域 模式识别 平移变换 人工标注 摄像设备 数据处理 数据获取 物理意义 现有仪表 学习能力 学习数据 实时性 准确率 残差 构建 拉伸 标注 样本 仪表 图像 拍摄 对抗 返回 | ||
【主权项】：
1.一种数显仪表读数的精确检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：数据获取：采用摄像设备拍摄包含读数区域的仪表图像；S2：数据处理：对仪表读数值进行人工标注，并进行仪表图像的随机旋转、拉伸以及平移变换；S3：深度网络模型构建及训练：将仪表图像和相应标注数据输入到深度网络模型进行训练，训练过程中采用识别模型做弱监督参数学习；S4：仪表读数检测：输入仪表图像，系统返回一张规范的仪表读数图像。
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