一种基于深度学习的中子周围剂量监测仪智能检定方法

本发明公开了一种基于深度学习的中子周围剂量监测仪智能检定方法，涉及机器视觉技术领域，该方法包括S1、采集摄像头视频数据流的图片，基于OPENCV库对摄像头视频数据流进行预处理，以提升文本识别过程中的处理速度以及识别成功率；S2、基于PaddleOCR库实现对仪表图片的文本检测及文本识别；S3、基于PaddleOCR库对步骤S2的输出结果进行后处理以过滤掉识别结果数组中错误识别的数据，所述后处理包括提取剂量率和过滤识别结果序列；S4、完成所有测量点的数据识别后，基于各测量点数据，计算仪表的统计涨落、校准因子、相对固有误差、相对扩展不确定度。本发明所提供的方法能够完成对中子周围剂量监测仪数值的自动读取，识别时间小于0.5s，显著提升检定效率。