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Automatic reading recognition algorithm for multi-category pointer meters based on lightweight network
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PRE
AI
DOI：10.1088/2631-8695/adfacb.png)
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摘要
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自动读数识别算法因其指针式仪表测量的高效性而被广泛应用。然而，现有算法在处理不同量程的指针式仪表时缺乏适应性，且在处理倾斜、模糊、光照不足等低质量图像时准确率较低。为解决这些问题，本研究提出了一种多类别指针式仪表读数识别网络（MMRNet）。首先，采用改进的RetinaNet实现复杂环境下指针式仪表的多类别检测，解决了不同量程指针式仪表的分类问题。其次，增广透视变换模块（APM）校正透视畸变，增强指针式仪表表盘的细节，并提高低质量图像的读数准确率。最后，数字读数模块（DRM）采用改进的霍夫变换检测指针和刻度线，并利用基于角度的方法实现精确的读数识别。为验证本方法的有效性和鲁棒性，我们构建了多类别指针式仪表数据集并进行了大量实验。实验结果表明，MMRNet优于当前先进算法，达到最高的AP50检测精度0.993，且指针式仪表读数的平均误差不超过0.661%。
Keyword:
convolutional neural networks
pointer meter
automatic recognition system
computer vision
perspective transform
lightweight network
期刊
E
IF:
1.6
论文数:
2.1K
被引数:
0
机构
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