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题名基于改进STN的指针式仪表图像校正方法
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作者
曲海成
张旺
田鹏飞
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机构
辽宁工程技术大学软件学院(人工智能学院)
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出处
《计算机工程与科学》
北大核心
2025年第6期1097-1105,共9页
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基金
辽宁省高等学校基本科研项目(LIKMZ20220699)。
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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。
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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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Keywords
instrument calibration
adaptive transformation layer
characteristic pyramid
Sim2Real
synthetic data
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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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