[发明专利]一种仪表图像分析方法及装置

权利要求书

1.一种仪表图像分析方法，其特征在于，包括步骤：

对仪表训练图像进行标注形成若干个标记信息；

将标注后的仪表训练图像输入至初始模型，通过初始模型同时检测仪表训练图像上的若干个标记信息；

根据检测出的若干个标记信息对初始模型进行训练，形成检测模型。

2.根据权利要求1所述的仪表图像分析方法，其特征在于，所述若干个标记信息包括种类标记、位置标记和n个关键点标记。

3.根据权利要求2所述的仪表图像分析方法，其特征在于，所述n个关键点标记包括仪表指针针尖点标记、仪表指针轴心点标记、仪表刻度的起点标记、仪表刻度的终点标记和仪表刻度的中间点标记。

4.根据权利要求1、2或3所述的仪表图像分析方法，其特征在于，所述的根据检测出的若干个标记信息对初始模型进行训练，形成检测模型包括步骤：

对输入的标注后的仪表训练图像进行卷积，形成特征图像；

对所述特征图像进行中心点预测、中心点偏移预测、仪表框大小预测和关键点预测，形成中心点预测图、中心点偏移预测图、仪表框大小预测图和关键点预测图；

将总损失函数回归，其中总损失函数包括中心点预测损失函数、中心点偏移预测损失函数和仪表框大小预测损失函数；

对总损失函数回归处理后的模型进行后处理，形成检测模型。

5.根据权利要求4所述的仪表图像分析方法，其特征在于，所述总损失函数为：

；

其中，L_k表示仪表的中心点预测损失函数，L_off表示仪表的中心点偏移预测损失函数；L_size表示仪表框的大小预测损失函数，L_1n为仪表的关键点预测损失函数，λ_off、λ_size和λ_1n表示预定义的超参数。

6.根据权利要求5所述的仪表图像分析方法，其特征在于：

所述中心点预测损失函数L_k采用focal loss函数，L_k的计算式为：

；

其中，和是超参数，N是图像中关键点的数量，代表对二分类函数的求和；

所述中心点偏移预测损失函数L_off采用L1损失函数，L_off的计算式为：

；

其中，N表示图像中关键点的数量；表示低分辨率关键点坐标；p表示真实关键点；R表示下采样系数，表示原始图像经过下采样；表示预测偏移量；

所述仪表框大小预测损失函数L_size采用L1损失函数，L_size的计算式为：

；

其中，N为关键点数量，设目标边界顶点坐标为（x₁^（k），y₁^（k），x₂^（k），y₂^（k）），k表示目标的类别C_k，则目标k的中心点表示为，对每个目标k回归，得到目标大小；表示中心点的预测值；

所述关键点预测损失函数L_1n采用L1损失函数，L_1n的计算式为：

；

其中，P_k为仪表目标k的中心点，为下采样后的预测值，为仪表目标k的关键点，，w,h为仪表目标k的宽和高。

7.根据权利要求4所述的仪表图像分析方法，其特征在于，在形成检测模型之后包括步骤：

获取标准仪表图像中的n个标准关键点的坐标以及标准量程；

将所述标准仪表图像中的n个标准关键点的坐标以及标准量程配置至检测模型中。