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题名改进YOLOv8n的指针式仪表示数识别方法
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作者
孙顺远
曹德势
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机构
江南大学物联网工程学院
轻工过程先进控制教育部重点实验室
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出处
《仪表技术与传感器》
北大核心
2025年第9期35-40,90,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61773182)。
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文摘
为提高指针式仪表示数读取的自动化程度并减少累计误差,提出了一种改进YOLOv8n-OBB的指针式仪表示数识别算法。首先,采用跨阶段部分网络(CSPStage)替换目标检测网络颈部架构中的部分C2f模块,以增强模型对仪表细节特征的提取能力;其次,使用轻量化动态上采样算子(DySample)替换原上采样模块,提升模型的上下文感知能力;同时,利用幻影卷积(GhostConv)替代部分传统卷积,以减少模型参数和计算量。此外,直接通过模型输出的目标信息校正仪表图像。最后,提出加权角度法替代传统角度法,进一步优化仪表读数计算。实验结果表明,改进后的目标检测算法在指针式仪表检测中的mAP0.5达到0.952,显著提升了检测精度,整体读数误差较低,并具备较强的抗干扰能力。
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关键词
指针式仪表
YOLOv8n
cspstage
DySample
GhostConv
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Keywords
pointer instrument
YOLOv8n
cspstage
DySample
GhostConv
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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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