[发明专利]一种指针式水表的检测与识别方法有效
| 申请号： | 201810608129.9 | 申请日： | 2018-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN108921203B | 公开（公告）日： | 2022-04-01 |
| 发明（设计）人： | 金连文;高学;谢乐乐 | 申请（专利权）人： | 深圳市云识科技有限公司;华南理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市远航专利商标事务所(普通合伙) 44276 | 代理人： | 田志远;张朝阳 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区南*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了模式识别与人工智能技术领域中的一种指针式水表的检测与识别方法，包括数据采集终端和识别服务器，数据采集终端对水表图像进行采集，并将采集的图像上传到识别服务器，识别服务器进行水表读数的检测与识别，识别服务器的处理步骤包括：数据预处理、训练数据的标记label制作、构建深度卷积神经网络、神经网络模型的训练等步骤。本发明采用摄像头采集水表图像，无需改变现有的水表计量设备，即可实现水表数据的采集，具有成本低廉，可扩展性好，方便不同规格的计量水表接入，因此具有较好的实际应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 指针 水表 检测 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种指针式水表的检测与识别方法，其特征在于，包括数据采集终端和识别服务器，所述数据采集终端对水表图像进行采集，并将采集的图像上传到所述识别服务器，所述识别服务器进行水表读数的检测与识别，所述识别服务器的处理步骤包括：S1：数据预处理：对采集的水表图像进行裁剪、缩放；S2：训练数据的标记label制作：对预先采集的水表图像进行监督信息的标定；S3：构建深度卷积神经网络：水表的检测与识别采用基于深度卷积网络的模型，所构建的卷积神经网络完成指针圆盘的检测和读数识别；S4：神经网络模型的训练：经过标记后的水表图像及相应的标记信息输入到构建的卷积神经网络模型中，采用随机梯度下降算法进行网络参数的学习。
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