基于异质特征联合学习的数显仪表识读处理方法及系统

本发明公开了一种基于异质特征联合学习的数显仪表识读处理方法及系统，属于图像识别技术领域。其中，关键点检测模型能够精准定位仪表数值区域并深层次提取原始拍摄图像的有效特征信息，从而得到精准的关键点检测结果，基于关键点检测结果能够准确裁剪出待识别数值文本图像。调用预设数值文本识别模型对待识别数值文本图像进行识别，能够充分挖掘待识别数值文本图像的时序特征并进行字符转录，最终得到精准可靠的数显仪表读数识别结果。与传统的数显仪表读数识别算法相比，本发明提高了劣化数显仪表数显区域的定位精准度和数值识别的准确率，可以对多种劣化复杂场景下的数显仪表实现字符区域的快速准确检测和文本读数识别。