[发明专利]一种基于遗传算法的指针式仪表示数自动识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于遗传算法的指针式仪表示数自动识别方法，其特征在于，所述指针式仪表自动识别方法包括：

产生自然种群；所述自然种群包括多个个体，所述个体表示指针边缘直线检测过程中涉及的参数，所述参数包括累加器阈值、最小长度阈值和最大允许间隔；

构建样本数据集；所述样本数据集包括多张预处理后的正视指针式仪表训练图像，以及每张正视指针式仪表训练图像的正视读数和指针偏转角度；

基于每个所述个体代表的参数，采用霍夫直线变换算法，对所有所述预处理后的正视指针式仪表训练图像进行检测，得到多组自动识别示数集；其中，所述自动识别示数集包括多个自动识别示数，且所述自动识别示数的个数与所述预处理后的正视指针式仪表训练图像的张数相同；所述自动识别示数集的组数和所述个体的个数相同，且不同的所述自动识别示数集对应不同的所述个体；

根据所有所述自动识别示数集和所有所述正视指针式仪表训练图像的正视读数，采用遗传迭代算法，确定最优个体；

采集正视指针式仪表图像并进行预处理；

基于所述最优个体代表的参数，采用霍夫直线变换算法对预处理后的正视指针式仪表图像进行检测，自动识别所述正视指针式仪表图像的正视读数。

2.根据权利要求1所述的基于遗传算法的指针式仪表示数自动识别方法，其特征在于，所述产生自然种群，具体包括：

确定自然种群中个体的总数；

采用实数编码方式对个体进行编码；

对编码后的个体进行随机初始化，产生自然种群。

3.根据权利要求1所述的基于遗传算法的指针式仪表示数自动识别方法，其特征在于，对每张所述正视指针式仪表训练图像进行预处理，具体包括：

对每张所述正视指针式仪表训练图像进行灰度化处理；

对每张灰度化处理后的正视指针式仪表训练图像进行亮度和对比度调整；

对每张调整后的正视指针式仪表训练图像进行高斯滤波处理；

采用Canny边缘检测算法对每张高斯滤波后的正视指针式仪表训练图像进行边缘检测；其中，边缘检测后的正视指针式仪表训练图像为预处理后的正视指针式仪表训练图像。

4.根据权利要求1所述的基于遗传算法的指针式仪表示数自动识别方法，其特征在于，所述基于每个所述个体代表的参数，采用霍夫直线变换算法，对所有所述预处理后的正视指针式仪表训练图像进行检测，得到多组自动识别示数集，具体包括：

随机选取所述自然种群中的一个个体，采用霍夫直线变换算法，对所有预处理后的正视指针式仪表训练图像进行直线检测，确定每张预处理后的正视指针式仪表训练图像的两条指针边缘直线的偏转角度，并将每张预处理后的正视指针式仪表训练图像的两条指针边缘直线的偏转角度的平均值确定为对应预处理后的正视指针式仪表训练图像的指针偏转角度值；

遍历所述自然种群中的每个个体，重复上述步骤，确定多组指针偏转角度集；所述指针偏转角度集包括每张预处理后的正视指针式仪表训练图像的指针偏转角度值；所述指针偏转角度集的组数和所述个体的个数相同，且不同的所述指针偏转角度集对应不同的所述个体；

确定示数计算公式；所述示数计算公式的自变量为预处理后的正视指针式仪表训练图像的指针偏转角度值；

根据所述示数计算公式和所有所述指针偏转角度集，确定多组自动识别示数集；所述自动识别示数集的组数和所述指针偏转角度集的组数相同，且不同的自动识别示数集对应不同的指针偏转角度集；所述自动识别示数集中的自动识别示数是通过将所述指针偏转角度集中的预处理后的正视指针式仪表训练图像的指针偏转角度值代入所述示数计算公式后得到的，所述自动识别示数集中不同的自动识别示数对应所述指针偏转角度集中不同的正视指针式仪表训练图像的指针偏转角度值。