一种通用的电表标准模板生成方法技术

本申请公开了一种通用的电表标准模板生成方法

【技术实现步骤摘要】
一种通用的电表标准模板生成方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及计算机技术
，特别涉及一种通用的电表标准模板生成方法
、
装置
、
设备及介质
。

技术介绍

[0002]当前，电表是现代社会重要的能源计量工具之一，为了保证电表的性能和安全，需要对其进行检测，此时就需要电表标准模板来作为检测模板，然而，传统的电表检测方法主要依赖于手工制作电表标准模板，这会浪费大量的人力和时间，模板的准确度也受到人为因素的影响
。
[0003]综上，如何简单高效地生成电表标准模板是当前亟待解决的问题
。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种通用的电表标准模板生成方法
、
装置
、
设备及介质，能够简单高效地生成电表标准模板，其具体方案如下：
[0005]第一方面，本申请公开了一种通用的电表标准模板生成方法，包括：
[0006]采集目标电表的初始电表图像；
[0007]利用预先基于不同类型电表的电表图像训练得到的目标检测模型对所述初始电表图像进行分割以得到若干目标分割区域；所述目标检测模型为从所述初始电表图像中分割出模板所需区域的模型；
[0008]利用预先基于所述不同类型电表的电表图像训练得到的目标字符识别模型对若干所述目标分割区域进行字符识别以得到每个所述目标分割区域对应的字符识别结果；
[0009]将所有所述目标分割区域对应的所述字符识别结果进行拼接得到所述目标电表的电表标准模板
。
[0010]可选的，所述利用预先基于不同类型电表的电表图像训练得到的目标检测模型对所述初始电表图像进行分割以得到若干目标分割区域，包括：
[0011]利用预先基于不同类型电表的电表图像训练得到的目标检测模型对所述初始电表图像进行分割以得到若干目标分割区域和所述目标分割区域的目标分割标签；所述目标分割标签包括所述目标分割区域的区域名称
、
区域宽度和区域高度以及所述目标分割区域在对应所述初始电表图像中以电表左上角为原点的区域位置坐标；
[0012]相应的，所述利用预先基于所述不同类型电表的电表图像训练得到的目标字符识别模型对若干所述目标分割区域进行字符识别以得到每个所述目标分割区域对应的字符识别结果，包括：
[0013]利用预先基于所述不同类型电表的电表图像训练得到的目标字符识别模型对若干所述目标分割区域进行字符识别以得到每个所述目标分割区域对应的字符识别结果和目标字符识别标签；所述目标字符识别标签包括目标字符的字符类别
、
字符宽度和字符高度以及所述目标字符在所述目标分割区域中以区域左上角为原点的字符位置坐标；
[0014]相应的，所述将所有所述目标分割区域对应的所述字符识别结果进行拼接得到所述目标电表的电表标准模板，包括：
[0015]基于所述目标分割标签和所述目标字符识别标签，将所有所述目标分割区域对应的所述字符识别结果进行拼接得到所述目标电表的电表标准模板
。
[0016]可选的，所述基于所述目标分割标签和所述目标字符识别标签，将所有所述目标分割区域对应的所述字符识别结果进行拼接得到所述目标电表的电表标准模板，包括：
[0017]基于所述目标分割区域在对应所述初始电表图像中以电表左上角为原点的区域位置坐标和所述目标字符在所述目标分割区域中以区域左上角为原点的字符位置坐标，确定每个所述目标字符在所述初始电表图像中以电表左上角为原点的目标位置坐标；
[0018]基于所述目标位置坐标与所述目标分割区域的区域名称
、
区域宽度和区域高度以及所述对应字符的字符类别
、
字符宽度和字符高度，将所有所述目标分割区域对应的所述字符识别结果进行拼接得到所述目标电表的电表标准模板
。
[0019]可选的，所述利用预先基于不同类型电表的电表图像训练得到的目标检测模型对所述初始电表图像进行分割以得到若干目标分割区域之前，还包括：
[0020]采集所述不同类型电表的电表图像；
[0021]根据像素级图像处理公式调整所述不同类型电表的电表图像的亮度实现不同光照的电表图像扩展，并调整所述不同类型电表的电表图像的清晰度实现不同分辨率的电表图像扩展以得到包括所述不同类型电表的电表图像和调整后图像在内的扩展后电表图像；
[0022]为所述扩展后电表图像中的每个所述模板所需区域设置待训练分割标签得到若干待训练电表图像；所述待训练分割标签包括所述模板所需区域的区域名称
、
区域宽度和区域高度以及所述模板所需区域在对应电表图像中的区域位置坐标；
[0023]利用所述待训练电表图像对基于深度学习算法构建的初始检测模型进行训练得到所述目标检测模型
。
[0024]可选的，所述像素级图像处理公式为：
[0025][0026]其中，
n2表示滤波窗像素个数，
n
为奇数；为扩展后电表图像的第
i
行
j
列像素的灰度值；表示拓展前电表图像的第行列像素的灰度值；
s
为灰度值偏移量
。
[0027]可选的，所述利用预先基于所述不同类型电表的电表图像训练得到的目标字符识别模型对若干所述目标分割区域进行字符识别以得到每个所述目标分割区域对应的字符识别结果之前，还包括：
[0028]基于所述待训练分割标签截取所述待训练电表图像中的所述模板所需区域；
[0029]对所述模板所需区域中的每个字符设置待训练字符识别标签得到所述待训练分割区域；所述待训练字符识别标签包括待训练字符的字符宽度
、
字符高度和字符类别以及所述待训练字符在所述模板所需区域中的字符位置坐标；
[0030]利用所述待训练分割区域对基于深度学习算法构建的初始字符识别模型进行训
练得到所述目标字符识别模型
。
[0031]可选的，所述对所述模板所需区域中的每个字符设置待训练字符识别标签得到所述待训练分割区域，包括：
[0032]对所述模板所需区域中的每个字符设置待训练字符识别标签得到字符识别区域；
[0033]利用随机翻转方法
、
随机亮度调整方法和随机高斯模糊处理方法中的任意一种或多种方法对所述字符识别区域进行多次处理得到处理后区域，并将所述字符识别区域和所述处理后区域作为所述待训练分割区域
。
[0034]可选的，所述利用所述待训练电表图像对基于深度学习算法构建的初始检测模型进行训练得到所述目标检测模型，包括：
[0035]利用下采样方法提取每个所述待训练电表图像的特征图，并将所述特征图输入至初始检测模型以训练所述初始检测模型得到临时检测模型；
[0036]将上采样方法所述特征图的尺寸恢复至所述待训练电表图像的尺寸得到恢复后图像，并利用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种通用的电表标准模板生成方法，其特征在于，包括：采集目标电表的初始电表图像；利用预先基于不同类型电表的电表图像训练得到的目标检测模型对所述初始电表图像进行分割以得到若干目标分割区域；所述目标检测模型为从所述初始电表图像中分割出模板所需区域的模型；利用预先基于所述不同类型电表的电表图像训练得到的目标字符识别模型对若干所述目标分割区域进行字符识别以得到每个所述目标分割区域对应的字符识别结果；将所有所述目标分割区域对应的所述字符识别结果进行拼接得到所述目标电表的电表标准模板
。2.
根据权利要求1所述的通用的电表标准模板生成方法，其特征在于，所述利用预先基于不同类型电表的电表图像训练得到的目标检测模型对所述初始电表图像进行分割以得到若干目标分割区域，包括：利用预先基于不同类型电表的电表图像训练得到的目标检测模型对所述初始电表图像进行分割以得到若干目标分割区域和所述目标分割区域的目标分割标签；所述目标分割标签包括所述目标分割区域的区域名称
、
区域宽度和区域高度以及所述目标分割区域在对应所述初始电表图像中以电表左上角为原点的区域位置坐标；相应的，所述利用预先基于所述不同类型电表的电表图像训练得到的目标字符识别模型对若干所述目标分割区域进行字符识别以得到每个所述目标分割区域对应的字符识别结果，包括：利用预先基于所述不同类型电表的电表图像训练得到的目标字符识别模型对若干所述目标分割区域进行字符识别以得到每个所述目标分割区域对应的字符识别结果和目标字符识别标签；所述目标字符识别标签包括目标字符的字符类别
、
字符宽度和字符高度以及所述目标字符在所述目标分割区域中以区域左上角为原点的字符位置坐标；相应的，所述将所有所述目标分割区域对应的所述字符识别结果进行拼接得到所述目标电表的电表标准模板，包括：基于所述目标分割标签和所述目标字符识别标签，将所有所述目标分割区域对应的所述字符识别结果进行拼接得到所述目标电表的电表标准模板
。3.
根据权利要求2所述的通用的电表标准模板生成方法，其特征在于，所述基于所述目标分割标签和所述目标字符识别标签，将所有所述目标分割区域对应的所述字符识别结果进行拼接得到所述目标电表的电表标准模板，包括：基于所述目标分割区域在对应所述初始电表图像中以电表左上角为原点的区域位置坐标和所述目标字符在所述目标分割区域中以区域左上角为原点的字符位置坐标，确定每个所述目标字符在所述初始电表图像中以电表左上角为原点的目标位置坐标；基于所述目标位置坐标与所述目标分割区域的区域名称
、
区域宽度和区域高度以及所述对应字符的字符类别
、
字符宽度和字符高度，将所有所述目标分割区域对应的所述字符识别结果进行拼接得到所述目标电表的电表标准模板
。4.
根据权利要求2所述的通用的电表标准模板生成方法，其特征在于，所述利用预先基于不同类型电表的电表图像训练得到的目标检测模型对所述初始电表图像进行分割以得到若干目标分割区域之前，还包括：
采集所述不同类型电表的电表图像；根据像素级图像处理公式调整所述不同类型电表的电表图像的亮度实现不同光照的电表图像扩展，并调整所述不同类型电表的电表图像的清晰度实现不同分辨率的电表图像扩展以得到包括所述不同类型电表的电表图像和调整后图像在内的扩展后电表图像；为所述扩展后电表图像中的每个所述模板所需区域设置待训练分割标签得到若干待训练电表图像；所述待训练分割标签包括所述模板所需区域的区域名称
、
区域...

【专利技术属性】
技术研发人员：李云水，姜锋，孟舰，蒋金豪，厉小润，俞建淼，赵浩，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：