一种基于分层并行网络的指针式压力表读数方法

本申请涉及一种基于分层并行网络的指针式压力表读数方法。所述方法包括：首先，获取指针式仪表图像，并进行预处理，得到指针式仪表数据集；之后，基于OCR分割网络进行改进，增加区域分类模块和全局上下文向量增强模块，得到分层并行网络；之后，将所述指针式仪表数据集输入所述分层并行网络中进行训练，得到训练好的图像去模糊模型；之后，将待处理指针式压力表图片输入所述图像去模糊模型，得到分割图像；最后，基于所述分割图像进行指针刻度的读数识别。提出了基于OCRNet引入区域特征分类方法、全局上下文向量增强策略的总体语义分割网络结构，改善了模型的分割性能，提高了基于深度学习的指针式仪表盘读数的准确性与稳定性。