【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及仪表识别领域，尤其涉及一种基于深度学习的仪表读数方法、系统、设备和介质。
技术介绍
1、相对落后的地方以及住宅区仍使用传统老式机械式、电子式的水表、电表、燃气表等多种数字仪表，仍需要工作人员到现场进行人工读数和记录。人工抄表存在主观读数、视觉疲劳等因素而使读数结果易错，且人工抄表工作对人力资源的利用率很低，因此需要有效手段提高工作效率，实现读表抄表自动化。
2、目前的自动化读数抄表基于传统图像处理方法，例如通过颜色特征、边缘检测或模板匹配等方法检测读数区域，该方法只能应用于预先设定的场景，且容易受到过曝光、暗光、反射等环境因素影响而无法应用于自然场景下拍摄的图像，抄表读数的准确率较低。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的是提供一种基于深度学习的仪表读数方法、系统、设备和介质，可以提高抄表读数的准确率。
2、为了解决上述问题，第一方面，本专利技术提供了一种基于深度学习的仪表读数方法，包括：
3、获取待读数图像；
4、将所...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的仪表读数方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述角点坐标对所述读数区域进行扭曲校正，得到校正后的读数区域，具体包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一预估模型的训练过程包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述仪表读数样本图像输入第一预训练模型，得到预测读数样本区域，具体包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过所述第一预测包围盒与所述第一偏移量计算所述预测读数样本区域，具体包括：
6.根据权利要求3...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的仪表读数方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述角点坐标对所述读数区域进行扭曲校正，得到校正后的读数区域，具体包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一预估模型的训练过程包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述仪表读数样本图像输入第一预训练模型，得到预测读数样本区域，具体包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述通过所述第一预测包围盒与所述第一偏移量计算所述预测读数样本区域，具体包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述实际读数样本区域...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。