一种面向工业现场的多尺度仪表读数智能识别系统

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一种面向工业现场的多尺度仪表读数智能识别系统
申请号:CN202510963518
申请日期:2025-07-14
公开号:CN120976899A
公开日期:2025-11-18
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种面向工业现场的多尺度仪表读数智能识别系统,包括:获取仪表图像数据;基于多级自适应阈值分割算法和局部区域分析的智能降噪和图像增强处理模块结合深度学习模型(SSD)和深度卷积神经网络(DCNN)模型得到指针与表盘识别结果,以识别的表盘圆心为原点构建坐标系,计算仪表图像对应的仪表读数并将得到的结果用于训练DQN强化学习模型,以达到最佳的识别效果。根据本发明,无需人工读数,有提升仪表读数识别准确度的优点,适用于工业现场复杂光照条件下的指针读数识别,具有广阔的应用前景。
技术关键词
面向工业现场 智能识别系统 强化学习模型 阈值分割算法 深度学习模型 训练数据量 智能降噪 图像增强 仪表指针 仪表读数识别 深度卷积神经网络 仪表盘 引入注意力机制 指针式仪表 多尺度特征
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