[发明专利]一种基于深度学习的配电柜表盘数码管视觉识别方法有效
| 申请号： | 202110444655.8 | 申请日： | 2021-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN113139541B | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 吕红强;李林;郑辑光;陈亮;周攀;王希仁 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06V20/62 | 分类号： | G06V20/62;G06V30/146;G06V30/148;G06V30/19;G06V10/82;G06V10/94;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人： | 段俊涛 |
| 地址： | 710049 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明一种基于深度学习的配电柜表盘数码管视觉识别方法，现场相机采集配电柜表盘图像，并通过无线传输设备发送至远程控制平台；在远程控制平台，通过数字区域定位和字符分割，将字符图像归一化得到标准像素尺寸后标记，生成样本数据集；构建基于深度学习的ResNet网络模型，将样本数据集按比例划分后输入网络模型中训练，训练后选取得分最高的模型作为待部署模型；将训练好的模型部署在远程控制平台，采集待测配电柜表盘图像进行预测。本发明解决了配电柜表盘数码管的识别繁琐、准确率低、设备资源浪费较多等问题，具有识别速度快、精度高、一致性强、鲁棒性好的特点，可以实际应用于现场。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 配电柜 表盘 数码管 视觉 识别 方法 | ||
【主权项】：
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