[发明专利]一种基于深度学习检测直线的指针仪表读数方法

权利要求书

1.一种基于深度学习检测直线的指针仪表读数方法，其特征在于，包括下列步骤：

搭建神经网络；

标注数据集；

将所述数据集投入神经网络训练；

预测获得指针角度；

构建角度读数映射字典，获取仪表读数。

2.如权利要求1所述的基于深度学习检测直线的指针仪表读数方法，其特征在于，所述神经网络由6层池化层和9层卷积层构成，所述神经网络的输出张量大小为7×7×9。

3.如权利要求1所述的基于深度学习检测直线的指针仪表读数方法，其特征在于，所述数据集是指针仪表的指针所对应的线段集合，需要将仪表中心和指针尖端两个端点用不同的记号标记。

4.如权利要求1所述的基于深度学习检测直线的指针仪表读数方法，其特征在于，在将所述数据集投入神经网络训练的过程中，采用多分辨率训练的方法且分阶段进行。

5.如权利要求1所述的基于深度学习检测直线的指针仪表读数方法，其特征在于，在预测获得指针角度的过程中，使用训练好的网络预测输入图像，经过过滤操作，最后将计算值转换为以指针仪表中心为坐标的平面直角坐标系的角度。

6.如权利要求1所述的基于深度学习检测直线的指针仪表读数方法，其特征在于，所述角度读数映射字典基于实际指针仪表的读数的布置位置构建，并根据所述布置位置划分不同区间。