[发明专利]一种自适应电表的表计识别方法及装置

权利要求书

1.一种自适应电表的表计识别方法，其特征在于，包括：

获取电表训练集、电表测试集和电表识别集；所述电表训练集包括训练计盘图像及对应的角度标签；所述电表测试集包括测试计盘图像及对应的角度标签；

基于所述电表训练集和所述电表测试集，构建目标SSD框架网络模型；

依次将所述电表识别集中的识别计盘图像输入所述目标SSD框架网络模型，得到对应的定位框图像；

从所述定位框图像中确定对应的目标圆形轮廓图像；

对所述目标圆形轮廓图像进行霍夫变换，得到对应的表计指针角度；所述表计指针角度用于确定对应的表计数值。

2.根据权利要求1所述的自适应电表的表计识别方法，其特征在于，获取电表训练集、电表测试集和电表识别集，包括：

获取计盘图像，并分别按照第一设定数量、第二设定数量和第三设定数量划分所述计盘图像，得到第一图像集、第二图像集和第三图像集；

对所述第一图像集和所述第二图像集中的计盘图像标注对应的所述角度标签；并将所述第一图像集、所述第二图像集和所述第三图像集分别定义为电表训练集、电表测试集和电表识别集。

3.根据权利要求1所述的自适应电表的表计识别方法，其特征在于，基于所述电表训练集和所述电表测试集，构建目标SSD框架网络模型，包括：

基于所述训练计盘图像及对应的角度标签，构建SSD框架训练网格模型；

基于所述测试计盘图像及对应的角度标签，对所述SSD框架训练网格模型进行测试，得到最优网络参数；

采用所述最优网络参数生成所述目标SSD框架网络模型。

4.根据权利要求3所述的自适应电表的表计识别方法，其特征在于，基于所述测试计盘图像及对应的角度标签，对所述SSD框架训练网格模型进行测试，得到最优网络参数，包括：

将所述测试计盘图像输入所述SSD框架训练网格模型，生成对应的测试角度；

根据所述测试计盘图像对应的测试角度和测试角度标签，确定训练误差；

基于所述训练误差，对所述SSD框架训练网络模型进行调整，以得到所述最优网络参数。

5.根据权利要求1所述的自适应电表的表计识别方法，其特征在于，从所述定位框图像中确定对应的目标圆形轮廓图像，包括：

对所述定位框图像进行中心化处理、灰度化处理、消除畸变处理、倾斜纠正处理和二值化处理，得到对应的目标定位框图像；

从所述目标定位框图像中提取像素值大小符合预设像素值的目标像素点，并基于所述目标像素点得到目标圆形轮廓图像。

6.一种自适应电表的表计识别装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取电表训练集、电表测试集和电表识别集；所述电表训练集包括训练计盘图像及对应的角度标签；所述电表测试集包括测试计盘图像及对应的角度标签；

构建模块，用于基于所述电表训练集和所述电表测试集，构建目标SSD框架网络模型；

输入模块，用于依次将所述电表识别集中的识别计盘图像输入所述目标SSD框架网络模型，得到对应的定位框图像；

目标圆形轮廓图像确定模块，用于从所述定位框图像中确定对应的目标圆形轮廓图像；

表计指针角度确定模块，用于对所述目标圆形轮廓图像进行霍夫变换，得到对应的表计指针角度；所述表计指针角度用于确定对应的表计数值。

7.根据权利要求6所述的自适应电表的表计识别装置，其特征在于，所述获取模块包括：

划分子模块，用于获取计盘图像，并分别按照第一设定数量、第二设定数量和第三设定数量划分所述计盘图像，得到第一图像集、第二图像集和第三图像集；

标注子模块，用于对所述第一图像集和所述第二图像集中的计盘图像标注对应的所述角度标签；并将所述第一图像集、所述第二图像集和所述第三图像集分别定义为电表训练集、电表测试集和电表识别集。