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题名基于不规则目标检测的指针式仪表读数识别方法
被引量：3
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作者
潘宇强
姚垚
张林
高俊涛
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机构
东北石油大学计算机与信息技术学院
浙江财经大学信息管理与人工智能学院
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出处
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2024年第6期100-105,共6页
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基金
东北石油大学特色领域团队专项项目(2022TSTD-03)。
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文摘
针对目前指针式仪表读数识别方法流程多、累计误差大、对倾斜图像识别效果差的问题,提出一种基于不规则目标检测网络的指针式仪表读数识别方法。首先构建校准网络结构,提取不规则目标顶点坐标,实现对图像自动进行透视变换,强化整体网络对倾斜样本的学习性能;随后利用卷积神经网络直接提取图像特征,实现读数信息的回归任务,减少方法步骤;最后整合模型,使倾斜校准与读数识别任务通过同一个可反向传播的神经网络学习并实现。实验表明,该方法提高了对倾斜仪表图像的读数识别精度,读数流程短、识别效率高。
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关键词
指针式仪表
不规则目标检测
透视变换
倾斜校准
读数识别
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Keywords
pointer meters
irregular object detection
perspective transformation
tilt correction
reading recognition
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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