[发明专利]基于深度学习的数字仪表自动识别、定位与读数方法在审
| 申请号： | 202210018923.4 | 申请日： | 2022-01-07 |
| 公开（公告）号： | CN114782669A | 公开（公告）日： | 2022-07-22 |
| 发明（设计）人： | 杨延西;匡益;刘磊;韩乐;孙俏 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/22 | 分类号： | G06V10/22;G06V10/762;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06N5/04 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 许志蛟 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开的基于深度学习的方法实现数字仪表的识别、定位与读数方法，首先拍摄带有数字仪表的图像，共采集1000张制成数据集；然后将数据集使用Labelimg进行标注，随后按6:2:2的比例划分为训练集、测试集、验证集；将标注的图像送入到训练调优后的YOLOv3网络模型中，然后截取数字仪表图像并将其输入到改进的CenterNet网络得到数字显示区域坐标与倾斜角度，再根据倾斜角度对图像进行倾斜校正并截取数字显示区域图像，最后将数字显示区域图像直接输入到CRNN网络中得到最后的读数识别结果。相比于传统算法，本发明降低了仪表倾斜、环境变化等情况对读数识别的影响，且适用范围更广、鲁棒性更好。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 数字 仪表 自动识别 定位 读数 方法 | ||
【主权项】：
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