[发明专利]一种电子计量装置的数据检测方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种电子计量装置的数据检测方法，其特征在于，所述方法包括：

将待计量物品放置在电子计量装置，运行所述电子计量装置，并利用监控设备监控所述电子计量装置的计量显示屏，得到计量监控视频；

从所述计量监控视频中提取关键帧，得到计量监控图；

从所述计量监控图中识别计量显示屏区域，得到计量显示图；

对所述计量显示图执行高斯模糊，得到计量待识别图；

利用预训练完成的计量识别模型，识别所述计量待识别图，得到计量识别值；

所述对所述计量显示图执行高斯模糊，得到计量待识别图，之前还包括：

遍历所述计量显示图的像素点，计算每个所述像素点的二维离散傅里叶变换函数；

根据所述二维离散傅里叶变换函数求解所述计量显示图的傅里叶逆变换函数；

将所述傅里叶逆变换函数的函数值替换所述计量显示图的像素点，得到傅里叶变换后的计量显示图；

所述对所述计量显示图执行高斯模糊，得到计量待识别图，还包括：

根据所述计量显示图的像素分布，对所述计量显示图执行切块操作，得到多组计量显示块；

对每组所述计量显示块均构建对应的高斯函数；

求解每组所述高斯函数得到高斯像素值；

利用每组所述高斯像素值替换对应的所述计量显示块中的最大像素值，得到计量高斯图；

对所述计量高斯图执行Sobel计算，得到所述计量待识别图；

所述对所述计量高斯图执行Sobel计算，得到所述计量待识别图，包括：

根据所述计量高斯图构建Sobel算子；

将所述Sobel算子与所述计量高斯图相加，得到所述计量待识别图。

2.如权利要求1所述的电子计量装置的数据检测方法，其特征在于，所述从所述计量监控图中识别计量显示屏区域，得到计量显示图，包括：

获取计量监控训练集及真实标签集；

利用预构建的卷积神经网络对所述计量监控训练集中的每张计量监控训练图执行卷积、池化，得到监控特征集；

利用预设的激活函数计算所述监控特征集中每张监控特征的预测标签，得到预测标签集；

利用预设的损失函数计算所述真实标签集与所述预测标签集之间的损失值；

根据所述损失值对所述卷积神经网络执行参数优化，并返回卷积、池化步骤，直至所述损失值小于预设损失阈值，确定所述卷积神经网络为计量显示检测模型；

将所述计量监控图输入至所述计量显示检测模型，得到所述计量显示图。

3.如权利要求2所述的电子计量装置的数据检测方法，其特征在于，所述利用预构建的卷积神经网络对所述计量监控训练集中的每张计量监控训练图执行卷积、池化，得到监控特征集，包括：

将所述计量监控训练集中的每张计量监控训练图，依次输入至所述卷积神经网络，其中，所述卷积神经网络包括卷积层、池化层；

利用所述卷积层中的卷积核，按照预设步长对所述计量监控训练图执行卷积操作，得到卷积特征集；

根据最大池化原理，在所述池化层中对所述卷积特征集执行池化操作，得到所述监控特征集。

4.如权利要求1至3中任意一项所述的电子计量装置的数据检测方法，其特征在于，所述预训练完成的计量识别模型，包括：

构建包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层的计量识别模型；

接收数字图像集及字符图像集；

将所述数字图像集及所述字符图像集，按照所述输入层的输入规则传输至所述卷积层及所述池化层；

利用所述卷积层及所述池化层对所述数字图像集及所述字符图像集执行卷积、池化，得到训练特征集；

将所述训练特征集在所述全连接层执行全连接操作，得到单维特征集；

在所述输出层中对所述单维特征集执行激活处理，得到预测数字及字符；

根据所述预测数字及字符，调整所述计量识别模型的参数，并返回上述卷积、池化步骤，直至卷积、池化次数达到预设阈值，得到预训练完成的所述计量识别模型。