[发明专利]一种基于深度学习的指针式仪表自动读数方法在审
| 申请号： | 202110958619.3 | 申请日： | 2021-08-20 |
| 公开（公告）号： | CN113837166A | 公开（公告）日： | 2021-12-24 |
| 发明（设计）人： | 黄志清;孙峻礁 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/20 | 分类号： | G06K9/20;G06K9/34;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/00;G06T7/11 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的指针式仪表自动读数方法，训练基于Yolov4的目标检测模型，对表盘进行检测。选用网络层次较深的卷积神经网络，以获取更深层次的特征，使得定位更加准确。训练基于Unet的语义分割模型，分割指针。回顾前人对指针表自动读数的研究，发现其中大多数都是使用传统的计算机视觉方法来定位指针，获取指针的角度。本发明应用四种深度学习模型，以提高自然条件下的指针表读数精度。在对收集的5000张自然条件下拍摄的指针表图像进行读数后，本方法的错误率仅为1.57％，能够胜任在自然场景如燃气站、油田等场地等自动读数工作。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 指针 仪表 自动 读数 方法 | ||
【主权项】：
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