[发明专利]一种基于深度学习的指针式水表读数检测方法在审
| 申请号： | 201910090567.5 | 申请日： | 2019-01-30 |
| 公开（公告）号： | CN109840497A | 公开（公告）日： | 2019-06-04 |
| 发明（设计）人： | 高学;赵经纬 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 王东东 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的指针式水表读数检测方法，包括S1采集含有指针式表盘的水表图片，对图像进行预处理；S2对预处理后的图像指针表盘进行标注，制作数据标签，将数据标签随机划分成训练集和测试集；S3构建基于深度学习网络的检测模型；S4使用训练集训练检测模型，将测试集输入训练好的检测模型，得到适用于指针式水表读数的检测模型。测试表明，模型平均检测准确率超过97％。本发明可实现大规模指针式水表表盘检测，有效解决表盘指针短小而难以精确检测的问题，因此具有较好的实际应用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 检测 指针式水表 预处理 表盘 数据标签 测试集 训练集 指针式表盘 表盘指针 图像指针 有效解决 准确率 构建 水表 学习 标注 采集 图像 测试 制作 应用 网络 图片 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的指针式水表读数检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1采集含有指针式表盘的水表图片，对图像进行预处理；S2对预处理后的图像指针表盘进行标注，制作数据标签，将数据标签随机划分成训练集和测试集；S3构建基于深度学习网络的检测模型；S4使用训练集训练检测模型，得到适用于指针水表读数的检测模型，并将测试集输入训练好的检测模型中，测试检测模型的性能。
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