消防仪表识别方法和系统技术方案

本发明专利技术提供一种消防仪表识别方法和系统，基于目标区域检测算法、动态调整图片亮度和对比度算法、基于深度学习的计算指针斜率算法、指针所指左右区域的判断算法、参数预测与校准网络，相比传统方法对仪表图像采集要求低，算法鲁棒性更强，允许指针区域不连通，指针颜色多样化，采集图像允许存在干扰信号，计算结果更加准确，低环境对识别仪表参数的影响，能够较好的适应突变环境，提高识别准确率。提高识别准确率。提高识别准确率。

【技术实现步骤摘要】
消防仪表识别方法和系统


[0001]本专利技术涉及计算机视觉识别
，具体涉及消防仪表识别方法和系统。

技术介绍

[0002]基于参数预测与校准网络的消防仪表识别软件系统，在工业生产线、消防领域、各类监控控制系统等诸多领域有着广泛应用。现阶段常用的消防仪表参数变化缓慢，存放环境光照变化较大，难以获取消防仪表参数正确参数，常有人去仪表旁进行读取记录，费时费力，难以满足准确实时检测参数的需求，使用起来费流量、实时性能较低、成本偏高。
[0003]随着边缘设备算力飞速发展，AI应用已经融入各行各业，AI产业正快速发展成为新一代信息技术和服务业态，AI技术其实就是一套完整的“数据+业务+需求”的解决方案，涉及到边缘计算、图像处理、机器学习、人工智能等领域。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种低成本、平台化、智能化的消防仪表识别方法和系统，以了克服上述现有技术存在的缺陷。
[0005]为了达到上述目的，本专利技术一方面提供消防仪表识别方法，包括以下步骤：
[0006]获取仪表图像；
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.消防仪表识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取仪表图像；基于目标检测算法，识别出表盘区域并获取中心坐标(x0，y0)；调整图片亮度和对比度，对图像进行滤波和二值化处理；基于深度学习算法获取二值化处理后图像区域中的指针端点坐标(x1，y1)，(x2，y2)，根据指针端点坐标计算指针斜率；根据指针端点坐标和中心坐标判断指针所指左右区域；基于指针斜率和所在区域计算仪表参数，获取仪表参数的识别结果；建立参数预测与校准网络，判断识别结果与预测结果的偏差，根据判断结果调整预测参数并确认识别结果。2.如权利要求1所述的消防仪表识别方法，其特征在于，还包括：基于tensorflow训练所述目标检测算法，所述目标检测算法包括多层深度分离的卷积层、卷积层、全连接层网络。3.如权利要求1所述的消防仪表识别方法，其特征在于，还包括：根据表盘区域像素值计算表盘区域亮度，与设定亮度值进行比较以调整表盘区域亮度。4.如权利要求1所述的消防仪表识别方法，其特征在于，还包括：计算指针端点坐标(x1，y1)，(x2，y2)与表盘中心坐标(x0，y0)的距离；选择与中心坐标距离较大的端点坐标，比较该端点坐标与中心坐标的位置关系，判断指针头部所指区域。5.权利要求1所述的消防仪表识别方法，其特征在于，还包括：计算两个端点的直线斜率并求绝对值k；通过反正切函数计算斜率绝对值k的对应角度a；通过指针头部所在坐标象限计算矫正参数，基于矫正参数重新计算角度a；基于仪表量程和仪表量程范围内指针的最大旋转弧度，计算仪...

【专利技术属性】
技术研发人员：艾麦提，
申请(专利权)人：上海仪电集团有限公司中央研究院，
类型：发明
国别省市：