一种基于深度学习的工业指针式仪表读数识别系统

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一种基于深度学习的工业指针式仪表读数识别系统
申请号:CN202411443028
申请日期:2024-10-16
公开号:CN119360394B
公开日期:2025-04-18
类型:发明专利
摘要
本发明公开的属于计算机视觉图像处理技术领域,具体为一种基于深度学习的工业指针式仪表读数识别系统,包括:数据集构建与划分模块,用于构建并划分工业指针式仪表图像数据集;工业指针式仪表读数提取网络模块,用于提取工业指针式仪表指针与刻度的语义分割图像;工业指针式仪表读数识别模块,用于使用霍夫圆变换与角度法读取指针与刻度的语义分割图像。本发明基于深度学习的工业仪表指刻提取网络中的多残差小目标特征提取二级子模块,可以使分割提取模型在浅层网络时获得更丰富的特征信息,在提取指针与刻度这一类小目标时,提升提取小目标边缘信息的效果。
技术关键词
指针仪表 特征信息提取 指针式仪表读数 多尺度 子模块 卷积特征提取 工业 识别系统 网络模块 空洞 刻度 图像 语义 通道 像素 数据
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