[发明专利]一种基于遗传算法的指针式仪表示数自动识别方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于遗传算法的指针式仪表示数自动识别方法及系统，涉及遗传算法和计算机视觉技术领域，主要包括：首先通过遗传算法自适应调整正视指针式仪表图像在指针边缘直线检测过程中涉及的参数，然后根据调整后的参数和霍夫直线变换法算法，对经过图像预处理后的正视指针式仪表图像进行检测，自动识别正视指针式仪表图像的正视读数，真正解决现实场景中的问题，使指针式仪表示数的自动识别更加智能、高效。

技术领域

本发明涉及遗传算法和计算机视觉技术领域，特别是涉及一种基于遗传算法的指针式仪表示数自动识别方法及系统。

背景技术

指针式仪表以其精确度高、读取便利、稳定性强等优点在工业和检测领域得到了广泛的应用。随着工业化的快速发展，生产规模不断壮大，指针式仪表的使用量急剧上升，传统读表方式，即人工判读，显然费时费力，且精确度不能保证。再者，人类社会进入信息时代，各行各业趋向智能化管理，指针仪表的智能化管理已然成为未来发展的必然要求。而传统的指针式仪表并没有提供与计算机进行数据传输的接口，且更换智能仪表的成本较高，周期较长。因此，指针仪表示数自动识别问题的研究具有十分重要的现实意义。

目前，指针式仪表示数自动识别方法主要包括：霍夫直线变换法、最小二乘法、剪影法等。其中，霍夫直线变换法算法简单，实时性好，精度高，从而应用最为广泛。但上述方法，对于工业现场复杂环境下的指针式仪表识别识别具有局限性，且对于某特定指针式仪表示数的识别需要人工调整参数。

发明内容

针对现有技术存在的对于复杂环境下指针式仪表识别具有局限性，涉及到的参数难以人为确定等问题，本发明提供了一种基于遗传算法的指针式仪表示数自动识别方法及系统，能够自适应调整参数，真正解决现实场景中的问题，使指针式仪表示数的自动识别更加智能、高效。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于遗传算法的指针式仪表示数自动识别方法，包括：

产生自然种群；所述自然种群包括多个个体，所述个体表示指针边缘直线检测过程中涉及的参数，所述参数包括累加器阈值、最小长度阈值和最大允许间隔；

构建样本数据集；所述样本数据集包括多张预处理后的正视指针式仪表训练图像，以及每张正视指针式仪表训练图像的正视读数和指针偏转角度；

基于每个所述个体代表的参数，采用霍夫直线变换算法，对所有所述预处理后的正视指针式仪表训练图像进行检测，得到多组自动识别示数集；其中，所述自动识别示数集包括多个自动识别示数，且所述自动识别示数的个数与所述预处理后的正视指针式仪表训练图像的张数相同；所述自动识别示数集的组数和所述个体的个数相同，且不同的所述自动识别示数集对应不同的所述个体；

根据所有所述自动识别示数集和所有所述正视指针式仪表训练图像的正视读数，采用遗传迭代算法，确定最优个体；

采集正视指针式仪表图像并进行预处理；

基于所述最优个体代表的参数，采用霍夫直线变换算法对预处理后的正视指针式仪表图像进行检测，自动识别所述正视指针式仪表图像的正视读数。

可选的，所述产生自然种群，具体包括：

确定自然种群中个体的总数；

采用实数编码方式对个体进行编码；

对编码后的个体进行随机初始化，产生自然种群。

可选的，所述构建样本数据集，具体包括：

获取多张正视指针式仪表训练图像并对每张所述正视指针式仪表训练图像进行预处理；

确定每张所述正视指针式仪表训练图像的正视读数和指针偏转角度；