一种基于深度学习实现指针式工业仪表读数的方法及系统

本发明涉及工业仪表读数技术领域，尤其涉及一种基于深度学习实现指针式工业仪表读数的方法及系统。采集仪表图像，使用YOLOv5算法对图像进行预处理；结合OpenCV和OCR技术检测圆形仪表盘，使用DeepLabv3算法对图像进行分割；将分割后的仪表图像结果进行坐标转换和矩阵转换，提取横坐标数组，通过指针位置在刻度线中的比例，计算仪表读数。本发明的方法不仅适用于单一类型的仪表，还可以扩展应用于不同的指针式工业仪表，具有广泛的适用性和灵活性。通过现有的监控摄像头和计算设备，无需额外的硬件投入，利用图像处理服务即可实现功能，具有较高的性价比。本发明提供了一种高效、可靠且经济的工业仪表读数解决方案。