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基于改进STN的指针式仪表图像校正方法
1
作者
曲海成
张旺
田鹏飞
《计算机工程与科学》
北大核心
2025年第6期1097-1105,共9页
针对指针式仪表校正任务中存在的倾斜旋转角度过大、常规校正方法校正效果不理想等问题,提出了一种基于改进STN的指针式仪表图像校正方法。该方法利用前置网络模型ASTN-FP对仪表图像的单应性参数和指针角度进行预测,添加自适应变换层和...
针对指针式仪表校正任务中存在的倾斜旋转角度过大、常规校正方法校正效果不理想等问题,提出了一种基于改进STN的指针式仪表图像校正方法。该方法利用前置网络模型ASTN-FP对仪表图像的单应性参数和指针角度进行预测,添加自适应变换层和特征金字塔结构,增强模型对多尺度仪表处理的学习能力,提高网络性能。在训练阶段采用Sim2Real训练策略,引入合成数据集进行训练,并使用真实数据进行微调。在仪表校正阶段,将单应性变换和透视变换相结合,增强模型处理复杂变换的能力。最后在模拟和真实数据上进行了验证实验,结果表明:对比主流图像校正方法,所提方法在校正效率和平均校正时间上有了较大提升,校正后数据的识别精度为95.3%,验证了所提方法的有效性。
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关键词
仪表校正
自适应变换层
特征金字塔
Sim2Real
合成数据
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职称材料
基于深度学习的指针式仪表倾斜校正方法
被引量：
21
2
作者
周登科
杨颖
+1 位作者
朱杰
王库
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第12期1976-1984,共9页
针对仪表图像自动识别中倾斜仪表产生的读数误差,提出一种基于深度学习的圆形指针式仪表快速倾斜校正方法,可以实现仪表图像的倾斜校正和旋转校正.该方法利用卷积神经网络提取以表盘刻度数字为中心的关键点,并采用最小二乘法对关键点进...
针对仪表图像自动识别中倾斜仪表产生的读数误差,提出一种基于深度学习的圆形指针式仪表快速倾斜校正方法,可以实现仪表图像的倾斜校正和旋转校正.该方法利用卷积神经网络提取以表盘刻度数字为中心的关键点,并采用最小二乘法对关键点进行椭圆拟合,结合椭圆变换理论使用透视变换对仪表图像进行第1次倾斜校正,再根据一对关于仪表竖直中轴线对称的关键点计算仪表相对于水平方向的旋转角度,以拟合椭圆的几何中心为旋转中心,旋转仪表图像实现第2次校正.在变电站真实环境下采集图像数据,验证方法性能.实验结果表明,该方法相对于传统方法鲁棒性更好,校正有效率达到100%,平均校正时间为0.45 s,满足实时校正需求,识别校正后的仪表图像读数的平均相对误差降低到3.99%,平均参考误差降低到0.91%,充分显示该校正方法的有效性.
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关键词
仪表
倾斜
校正
卷积神经网络
最小二乘法
椭圆拟合
透视变换
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职称材料
利用煤矿通风仪表测调建筑通风空调系统
3
作者
刘其志
《矿业安全与环保》
2001年第4期52-52,54,共2页
通过对大型建筑物通风空调系统的测试及调整,探讨了应用煤矿通风安全测试技术,因地制宜解决大型建筑暖通工程的测试及调整。
关键词
建筑
通风空调
仪表校正
送风口
煤矿通用
仪表
测调方法
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职称材料
题名
基于改进STN的指针式仪表图像校正方法
1
作者
曲海成
张旺
田鹏飞
机构
辽宁工程技术大学软件学院(人工智能学院)
出处
《计算机工程与科学》
北大核心
2025年第6期1097-1105,共9页
基金
辽宁省高等学校基本科研项目(LIKMZ20220699)。
文摘
针对指针式仪表校正任务中存在的倾斜旋转角度过大、常规校正方法校正效果不理想等问题,提出了一种基于改进STN的指针式仪表图像校正方法。该方法利用前置网络模型ASTN-FP对仪表图像的单应性参数和指针角度进行预测,添加自适应变换层和特征金字塔结构,增强模型对多尺度仪表处理的学习能力,提高网络性能。在训练阶段采用Sim2Real训练策略,引入合成数据集进行训练,并使用真实数据进行微调。在仪表校正阶段,将单应性变换和透视变换相结合,增强模型处理复杂变换的能力。最后在模拟和真实数据上进行了验证实验,结果表明:对比主流图像校正方法,所提方法在校正效率和平均校正时间上有了较大提升,校正后数据的识别精度为95.3%,验证了所提方法的有效性。
关键词
仪表校正
自适应变换层
特征金字塔
Sim2Real
合成数据
Keywords
instrument calibration
adaptive transformation layer
characteristic pyramid
Sim2Real
synthetic data
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于深度学习的指针式仪表倾斜校正方法
被引量：
21
2
作者
周登科
杨颖
朱杰
王库
机构
中国农业大学信息与电气工程学院
随锐科技集团股份有限公司
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第12期1976-1984,共9页
文摘
针对仪表图像自动识别中倾斜仪表产生的读数误差,提出一种基于深度学习的圆形指针式仪表快速倾斜校正方法,可以实现仪表图像的倾斜校正和旋转校正.该方法利用卷积神经网络提取以表盘刻度数字为中心的关键点,并采用最小二乘法对关键点进行椭圆拟合,结合椭圆变换理论使用透视变换对仪表图像进行第1次倾斜校正,再根据一对关于仪表竖直中轴线对称的关键点计算仪表相对于水平方向的旋转角度,以拟合椭圆的几何中心为旋转中心,旋转仪表图像实现第2次校正.在变电站真实环境下采集图像数据,验证方法性能.实验结果表明,该方法相对于传统方法鲁棒性更好,校正有效率达到100%,平均校正时间为0.45 s,满足实时校正需求,识别校正后的仪表图像读数的平均相对误差降低到3.99%,平均参考误差降低到0.91%,充分显示该校正方法的有效性.
关键词
仪表
倾斜
校正
卷积神经网络
最小二乘法
椭圆拟合
透视变换
Keywords
meter tilt correction
convolutional neural network
least square method
ellipse fitting
perspective transformation
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
利用煤矿通风仪表测调建筑通风空调系统
3
作者
刘其志
机构
重庆工程职业技术学院
出处
《矿业安全与环保》
2001年第4期52-52,54,共2页
文摘
通过对大型建筑物通风空调系统的测试及调整,探讨了应用煤矿通风安全测试技术,因地制宜解决大型建筑暖通工程的测试及调整。
关键词
建筑
通风空调
仪表校正
送风口
煤矿通用
仪表
测调方法
分类号
TU831.1 [建筑科学—供热、供燃气、通风及空调工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进STN的指针式仪表图像校正方法
曲海成
张旺
田鹏飞
《计算机工程与科学》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
基于深度学习的指针式仪表倾斜校正方法
周登科
杨颖
朱杰
王库
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
21
在线阅读
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职称材料
3
利用煤矿通风仪表测调建筑通风空调系统
刘其志
《矿业安全与环保》
2001
0
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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