[发明专利]一种基于深度神经网络的指针式仪表读数方法和读数系统在审
| 申请号： | 202111394194.4 | 申请日： | 2021-11-23 |
| 公开（公告）号： | CN114067230A | 公开（公告）日： | 2022-02-18 |
| 发明（设计）人： | 张辉;齐小龙;杨育;官震;陈瑶;方喜峰;朱成顺;朱鹏程 | 申请（专利权）人： | 江苏科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/20 | 分类号： | G06V20/20;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 常虹 |
| 地址： | 212008 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度神经网络的指针式仪表读数方法和读数系统，其中读数方法包括：S1、构建训练样本集：采集指针式仪表表盘图像，对采集的图像统一图像尺寸、进行转正处理并添加读数标签，构成训练样本集；S2、构建基于深度神经网络的读数模型，所述读数模型的输入为指针式仪表表盘图像，输出为读数标签；S3、采用训练样本集对读数模型进行训练；S4、获取待读数指针式仪表表盘图像进行转正处理，转正后的图像输入训练好的读数模型中，根据读数模型的输出获取各小指针表盘的读数，并计算得到最终的读数。该方法能够对任意旋转角度的指针式仪表图像进行自动检测和准确读数。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 神经网络 指针 仪表 读数 方法 系统 | ||
【主权项】：
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