[发明专利]基于深度卷积神经网络的液位式表计读数方法有效
| 申请号： | 202110822252.2 | 申请日： | 2021-07-21 |
| 公开（公告）号： | CN113283429B | 公开（公告）日： | 2021-09-21 |
| 发明（设计）人： | 刘云川;郑侃;郑光胜;叶明;杨正川;黄进凯 | 申请（专利权）人： | 四川泓宝润业工程技术有限公司;重庆庆云石油工程技术有限责任公司;北京宝隆泓瑞科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/42;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610056 四川省成都市*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明将深度卷积神经网络和液位式表计的检测技术结合在一起，公开了一种基于深度卷积神经网络的液位式表计读数方法，包括以下步骤：第一步骤，基于第一特征金字塔（FPN）模型处理第一图像以输出液位式表计在第一图像中的表计位置；第二步骤，对第一图像进行截取以获得第二图像，并将截取获得的第二图像输入到第二全卷积神经网络（FCN）模型处理，以输出液位式表计在第二图像中的指针位置；第三步骤，输出液位式表计的读数。本发明充分融合了CNN、多种尺度缩放、FPN、拼接和全连接层技术，以及在此基础上配合全卷积神经网络FCN，实现了对液位式表计进行读数识别的新方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 卷积 神经网络 液位式表计 读数 方法 | ||
【主权项】：
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