[发明专利]一种水表数字的AI智能识别方法

摘要

一种水表数字的AI智能识别方法，所述识别方法采用的是Darknet‑19作为基础网络，基于YOLOv2实现：数据来源‑数据标注及格式转换‑新建.names文件‑新建.data文件‑修改.cfg配置文件‑训练模型‑测试模型‑模型中每个方框内的数字最终以连续阿拉伯数字组合的形式呈现于使用界面上。这种图像识别检测方法，其中的水表数字识别基于YOLOv2实现的，采用的是Darknet‑19作为基础网络，它并不是通过加深或加宽网络达到效果提升，反而简化了网络，不管是在召回率还是定位上都有明显优势；精准度高，最终能够连续阿拉伯数字组合的形式呈现于使用界面上，实现完全人工智能化，无需使用者分析猜测，直观、方便。

主权项

1.一种水表数字的AI智能识别方法，所述识别方法采用的是Darknet‑19作为基础网络，基于YOLOv2实现，其特征在于，具体包括以下步骤：S1、数据来源：用安装在水表上的摄像头对不同类型的水表进行拍照，并对获取的大量水表图片像素进行批量处理;S2、数据标注及格式转换：使用标注软件对水表图片进行标注，将标注并转换好的内容存于txt文件中，并将水表图片和对应的txt文件放在同一个文件夹下，最后将水表图片的路径分为训练集和测试集存放到txt文件中；S3、新建.names文件：里面写入0‑9这十个水表数字，每个数字占一行；S4、新建.data文件：从上到下依次为水表数字的类别数量，训练集路径，测试集路径，.names文件路径和训练好的模型存放路径；S5、修改.cfg配置文件；S6、训练模型：将训练数据和标注并转换好的txt文件输入到YOLOv2网络中进行训练；S7、测试模型：使用训练集以外的数据输入到训练好的网络中进行测试，训练模型对水表上的每一个数字进行识别，将测试的数据上识别出的每一个数字用红色的方框框出来，并在每个红色方框内显示识别结果；S8、模型中每个方框内的数字最终以连续阿拉伯数字组合的形式呈现于使用界面上。