[发明专利]一种LED读数识别方法

说明书

本发明提出一种LED读数识别方法，包括：获取包含LED面板显示信息的待检测图像，并标注所述待检测图像中的数字区域和小数点区域，得到待识别数据集；将所述待识别数据集输入预训练的目标检测模型，获取所述待检测图像中LED面板读数结果；本发明可有效提高LED面板识别的准确性和鲁棒性，适用范围更广，操作更便捷。

技术领域

本发明涉及智能化识别领域，尤其涉及一种LED读数识别方法。

背景技术

LED显示屏由于其显示直观，具有高性价比等优点，在日常生活中和工业中广泛使用。每个数字都用红色发光二极管表示。在对工业项目的巡检中，需要人员通过肉眼去观察记录数字，对巡检工作造成大大的不便。在目标识别工作中，LED数字识别技术是用于识别工业或者日常中LED面板对当前数字读取的技术。这项技术使用深度学习的方法进行读取，大大的减轻了工作人员的工作负担。

现有的LED数字识别方法主要存在以下问题：

1.技术原因，精度不高；

2.容易受噪声干扰而影响到读数的准确性，其鲁棒性不理想；

3.传统算法使用opencv进行数字拟合，计算量太大。

发明内容

鉴于以上现有技术存在的问题，本发明提出一种LED读数识别方法，主要解决现有LED面板读数依赖人工记录的问题。

为了实现上述目的及其他目的，本发明采用的技术方案如下。

一种LED读数识别方法，包括：

获取包含LED面板显示信息的待检测图像，并标注所述待检测图像中的数字区域和小数点区域，得到待识别数据集；

将所述待识别数据集输入预训练的目标检测模型，获取所述待检测图像中LED面板读数结果。

可选地，训练所述目标检测模型包括：

获取包含各类LED面板显示信息的样本图像，创建样本图像库，对样本图像库中图像进行角度旋转，获取同一样本图像的多个角度图像，用于构建训练样本集；

对所述训练样本集中图像进行数字和小数点标注后输入神经网络训练，得到所述目标检测模型。

可选地，所述神经网络包括：yolov5网络。

如上所述，本发明一种LED读数识别方法，具有以下有益效果。

可适用于各种类型LED面板识别，适用范围更广，实用性更高；可处理各种角度的LED面板图像，识别精度高，鲁棒性强。

附图说明

图1为本发明一实施例中LED读数识别方法的流程图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。

请参阅图1，本发明提供一种LED数字识别方法，包括以下步骤：

步骤S01，获取包含LED面板显示信息的待检测图像，并标注所述待检测图像中的数字区域和小数点区域，得到待识别数据集。

步骤S02，将所述待识别数据集输入预训练的目标检测模型，获取所述待检测图像中LED面板读数结果。