[发明专利]一种基于深度学习的面板数字识别与按取方法

权利要求书

1.一种基于深度学习的面板数字识别与按取方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

S1、利用机器人摄像头采集面板上包含数字的视频，作为训练样本；

S2、利用faster-RCNN算法对训练样本训练出区域生成网络和识别网络，得到训练模型；

S3、训练完成后，视频中图像数字等时间隔上传系统，实时采集面板视频中的数字，如果该上传图片被读取，则调用训练模型对视频中的数字进行检测与识别，输出图片中各个数字的位置及类别信息；如果该上传图片未被读取，则忽略该上传的图片，以此类推，完成数字识别；最后通过机器人手爪自动按动面板按钮，关闭数字识别模式，最终完成利用机器人基于深度学习方法对面板视频中数字的识别及采取相关动作的任务。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括如下步骤：

S1-1、利用电脑控制机器人摄像头采集面板上包含若干数字的视频，并对视频进行反交错处理后按相等时间间隔上传一幅图片，以此制作训练样本；

S1-2、人工对采集的训练样本图片中的数字位置及类别标签进行标定；

S1-3、人为设计一些类似的不同面板数字图片，增加训练样本的同时提高模型的泛化性，将设计好的数字图片放到采集的训练样本中并进行数字位置与类别标签的自动标定。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中，区域生成网络和识别网络交替训练，共享提取视频图像深层次特征的前十多层卷积层。