[发明专利]仪表图像识别方法、装置、电子设备和计算机可读介质

权利要求书

1.一种仪表图像识别方法，包括：

通过预设的仪表图像识别模型对预获取的仪表图像进行图像识别，以生成识别信息，其中，所述识别信息包括识别边框、识别边框中心坐标和识别边框的宽度值，所述识别边框由边框坐标组构成；

从所述仪表图像中截取出与所述识别信息包括的识别边框对应的图像区域，得到截取图像；

基于预设的模板图像信息，对所述截取图像进行矫正处理，以生成矫正后仪表图像和矫正刻度点坐标集；

通过预设的指针识别模型对所述矫正后仪表图像进行指针识别，得到指针识别信息；

基于所述矫正后仪表图像、所述矫正刻度点坐标集、所述指针识别信息与所述识别信息包括的识别边框中心坐标和识别边框的宽度值，生成仪表图像识别结果，其中，所述仪表图像识别结果包括仪表图像指针刻度值。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述仪表图像识别模型包括：语义提取网络、特征采样网络和仪表图像识别网络；以及

所述通过预设的仪表图像识别模型对预获取的仪表图像进行图像识别，以生成识别信息，包括：

通过所述语义提取网络，对所述仪表图像进行语义提取处理，以生成第一语义特征、第二语义特征和第三语义特征；

通过所述特征采样网络，对所述第一语义特征、所述第二语义特征和所述第三语义特征进行特征采样处理，以生成第一采样特征、第二采样特征和第三采样特征；

通过所述仪表图像识别网络，对所述第一采样特征、所述第二采样特征和所述第三采样特征进行特征映射处理，以生成所述识别信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述从所述仪表图像中截取出与所述识别信息包括的识别边框对应的图像区域，得到截取图像，包括：

对所述识别信息包括的识别边框进行调整，得到调整后边框；

从所述仪表图像中截取出与所述调整后边框对应的图像区域，得到截取图像。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述模板图像信息包括模板图像和对模板图像中目标区域标注的关键点集合；以及

所述基于预设的模板图像信息，对所述截取图像进行矫正处理，以生成矫正后仪表图像和矫正刻度点坐标集，包括：

对所述截取图像进行特征点检测，得到检测特征点集合；

将所述检测特征点集合中的各个检测特征点和所述关键点集合中的各个关键点进行匹配处理，以生成匹配特征点集合；

基于所述模板图像，生成单应性矩阵；

利用所述单应性矩阵，对所述截取图像进行矫正处理，以生成矫正后仪表图像和矫正刻度点坐标集。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述矫正后仪表图像、所述矫正刻度点坐标集、所述指针识别信息与所述识别信息包括的识别边框中心坐标和识别边框的宽度值，生成仪表图像识别结果，包括：

对所述矫正刻度点坐标集中的各个矫正刻度点坐标进行弧线拟合，以生成弧线方程和弧线中心点坐标；

基于所述指针识别信息，对所述矫正后仪表图像进行二值化处理，得到二值化仪表图像；

基于所述二值化仪表图像、所述弧线中心点坐标与所述识别信息包括的识别边框中心坐标和识别边框的宽度值，生成指针拟合直线方程；

基于所述指针拟合直线方程、所述弧线方程和所述矫正刻度点坐标集，生成仪表图像识别结果。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述仪表图像识别模型通过以下方式训练生成：

获取仪表图像集和自然图像集；

对所述仪表图像集中的各个仪表图像和所述自然图像集中的各个自然图像进行融合处理，以生成待处理图像集；

对所述待处理图像集中的各个待处理图像进行样本处理，以生成样本集；

基于所述样本集对初始仪表图像识别模型进行训练，以生成所述仪表图像识别模型。