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基于深度学习的指针式仪表自动读数与读数校正方法
1
作者
朱均超
张明惠
+2 位作者
韩芳芳
王玉军
宋思源
《仪表技术与传感器》
北大核心
2025年第7期50-56,共7页
为了实现不同量程指针式仪表的自动精准读数,文中提出了一种基于深度学习的指针式仪表自动读数与读数校正的方法。针对不同量程指针式仪表的自动读数,首先,采用YOLOv5模型和U-Net模型进行仪表的检测及指针与刻度线信息的分割;随后利用PP...
为了实现不同量程指针式仪表的自动精准读数,文中提出了一种基于深度学习的指针式仪表自动读数与读数校正的方法。针对不同量程指针式仪表的自动读数,首先,采用YOLOv5模型和U-Net模型进行仪表的检测及指针与刻度线信息的分割;随后利用PP-OCRv3模型读取量程信息,实现对不同量程的仪表信息提取;最后将读取的量程信息代入夹角占比公式计算出仪表读数。针对倾斜仪表读数不准确的问题,构建BP神经网络拟合出检测读数与实际读数的非线性映射关系,实现对不同倾斜角度的指针式仪表检测读数的校正。实验表明:该方法能够得出不同量程的精准读数,平均绝对百分比误差MAPE为2.6845%。
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关键词
指针式仪表
深度学习
BP神经网络
读数校正
自动读数
ocr模型
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题名
基于深度学习的指针式仪表自动读数与读数校正方法
1
作者
朱均超
张明惠
韩芳芳
王玉军
宋思源
机构
天津理工大学电气工程与自动化学院
出处
《仪表技术与传感器》
北大核心
2025年第7期50-56,共7页
基金
天津市“项目+团队”重点培养专项(创新类XC202054)。
文摘
为了实现不同量程指针式仪表的自动精准读数,文中提出了一种基于深度学习的指针式仪表自动读数与读数校正的方法。针对不同量程指针式仪表的自动读数,首先,采用YOLOv5模型和U-Net模型进行仪表的检测及指针与刻度线信息的分割;随后利用PP-OCRv3模型读取量程信息,实现对不同量程的仪表信息提取;最后将读取的量程信息代入夹角占比公式计算出仪表读数。针对倾斜仪表读数不准确的问题,构建BP神经网络拟合出检测读数与实际读数的非线性映射关系,实现对不同倾斜角度的指针式仪表检测读数的校正。实验表明:该方法能够得出不同量程的精准读数,平均绝对百分比误差MAPE为2.6845%。
关键词
指针式仪表
深度学习
BP神经网络
读数校正
自动读数
ocr模型
Keywords
pointer meter
deep learning
BP neural network
reading correction
automatic reading
ocr
modeling
分类号
TP216 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于深度学习的指针式仪表自动读数与读数校正方法
朱均超
张明惠
韩芳芳
王玉军
宋思源
《仪表技术与传感器》
北大核心
2025
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