[发明专利]一种基于神经网络的智能读表算法在审
| 申请号： | 202110686435.6 | 申请日： | 2021-06-21 |
| 公开（公告）号： | CN113609894A | 公开（公告）日： | 2021-11-05 |
| 发明（设计）人： | 何湫雨;徐晨鑫;朱恩东 | 申请（专利权）人： | 南京北新智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津垠坤知识产权代理有限公司 12248 | 代理人： | 王忠玮;赵玉琴 |
| 地址： | 210000 江苏省南京市中国(江苏)自由贸易试验区*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 智能 算法 | ||
1.一种基于神经网络的智能读表算法，其特征在于，其使用方法包括以下步骤：
A、通过摄像头读取视频帧；
A1、将摄像头的镜头进行清洁；
A2、将摄像头调整好照射角度后照射仪表盘；
B、利用神经网络获取特征点；
C、视频帧中是否有仪表；
C1、分为两种情况：不存在和存在；
D、步骤C1中不存在的情况下对步骤A中摄像头的摄像角度进行调整；
E、步骤C1中存在的情况下分为两种情况：
E1、对于数码表则直接模板匹配进行读数；
E2、对于指针仪表则进行霍夫直线检测来判断指针位置进行读数。
2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的智能读表算法，其特征在于：所述步骤A中的摄像头为1080P高清摄像头，且要保证摄像头镜头的清洁度。
3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的智能读表算法，其特征在于：所述步骤A中仪表盘不可以出现大面积反光等情况。
4.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的智能读表算法，其特征在于：所述步骤E中首先用一个编码器用于将之前提取出的点的位置和描述整合到一起，然后用图的形式将图内和图间的特征点连接起来，构建相关性用了注意力聚合机制。
5.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的智能读表算法，其特征在于：所述步骤E基于神经网络来定位视频帧中出现的特征点。
6.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的智能读表算法，其特征在于：所述步骤E利用神经网络来计算从一个概率分布转移到另一个概率分布的分布矩阵。
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