[发明专利]一种基于YOLOV5算法的电能表识别方法、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于YOLOV5算法的电能表识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

构建并训练第一目标检测模型；

将待检测电能表图片输入至第一目标检测模型，得到标签位置信息和表盘位置信息；

根据所述标签位置信息，裁剪待检测电能表图片得到第一图片；

识读第一图片，得到标签信息；

根据所述表盘位置信息，裁剪待检测电能表图片得到第二图片；

构建并训练第二目标检测模型；将第二图片输入至第二目标检测模型，得到表盘信息；

输出识别结果，所述识别结果包括标签信息和表盘信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于YOLOV5算法的电能表识别方法，其特征在于，所述识读第一图片，具体为：

通过OCR算法识读第一图片中的字符，得到标签信息。

3.根据权利要求1所述的一种基于YOLOV5算法的电能表识别方法，其特征在于，所述第二目标检测模型定位第二图片中若干字符框并识读所述若干字符框，得到表盘信息。

4.根据权利要求1所述的一种基于YOLOV5算法的电能表识别方法，其特征在于，所述表盘信息包括电能量信息与电能量峰谷类别信息。

5.根据权利要求1所述的一种基于YOLOV5算法的电能表识别方法，其特征在于，所述第一目标检测模型或第二目标检测模型包括输入层、特征提取网络、池化层和输出层；所述特征提取网络包括9层使用3*3卷积核的卷积层、8层使用3个1*1卷积核的瓶颈层以及4个连接层。

6.一种基于YOLOV5算法的电能表识别系统，其特征在于，包括：

输入单元，所述输入单元用于获取待检测电能表图片；

定位单元，所述定位单元设有第一目标检测模型，所述第一目标检测模型用于获取所述待检测电能表图片的标签位置信息和表盘位置信息；

裁剪单元，所述裁剪单元用于根据标签位置信息和表盘位置信息，将待检测电能表图片裁剪为第一图片和第二图片；

标签识别单元，所述标签识别单元用于识读第一图片，得到标签信息；

表盘识别单元，所述表盘识别单元设有第二目标检测模型，所述第二目标检测模型用于识读第二图片，得到表盘信息；

输出单元，所述输出单元用于输出标签信息和表盘信息。

7.根据权利要求6所述的一种基于YOLOV5算法的电能表识别方法，其特征在于，所述标签识别单元通过OCR算法识读第一图片中的字符，得到标签信息。

8.根据权利要求6所述的一种基于YOLOV5算法的电能表识别方法，其特征在于，所述表盘信息包括电能量信息与电能量峰谷类别信息。

9.一种基于YOLOV5算法的电能表识别设备，包括处理器、存储器以及存储在所述存储器中且被配置为由所述处理器执行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5中任意一项所述的一种基于YOLOV5算法的电能表识别方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在所述计算机程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行如权利要求1至5中任意一项所述的一种基于YOLOV5算法的电能表识别方法。