【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理领域领域，更具体地，涉及一种基于改进yolov5的指针式仪表示数读取方法。
技术介绍
1、随着现代工业的发展，仪器仪表已经成为我们生活中不可或缺的实用工具之一，它将物体所受到的力、产生的形变、温度等信息检测成数值，让这些信息变得更容易被我们理解化应用，其中，指针式仪表是我们生活中十分常见的仪表工具之一，因为其读取简单，携带方便，低成本等特性，至今仍然十分广泛地应用在各个不同行业中。
2、在众多行业中，如沼气发电厂，暖气供应厂，石油开采厂等一些危险场合，想要减少人力，保证工人安全，仪表的识别技术就是工业技术中不可或缺的一部分，对于一些工厂和企业，仪表的识别甚至是关系到发展前途和企业生命安全的重要工作，在生产生活中，定时检查仪表的示数，确定仪器的安全性和稳定性是确保生产安全的重要工作，目前绝大多数工厂和企业依然在采用人工检测的方式，让工作人员用眼睛观察仪表示数，每个工人的测量误差和熟练程度是有区别的，而且在两个刻度之间我们只能采取估读的方式读取仪表上的示数，这就造成了读数上的误差，降低了准确率，无法得到统一标准的读数，对于量程较大，刻度值较密集的精密式指针仪表，工作人员读数的过程也相对复杂，读数花费的时间也更多，而且都是重复的读数流程，对人的耐心、细心都是很大的考验，而且对于重复的流程，人工读数成本高，安全性低，最重要的是精确度低，误差会时大时小。
3、随着深度学习技术的发展，深度学习模型已经成为了目标检测技术的主流方法，yolo(you only look once)因其检测速度快和准
4、利用yolov5对指针式机械仪表进行自动读数，可以帮助工厂或者企业节省人力成本，同时减少人工进行危险操作的可能性而且避免了人工因为注意力或其他原因导致的误差、错读和漏读。
技术实现思路
1、本专利技术为克服上述现有技术所述的指针式仪表表盘刻度非线性，人工读数成本高和误差大的问题，提供一种基于改进yolov5的指针式仪表示数读取方法。
2、本专利技术旨在至少在一定程度上解决上述技术问题。
3、为解决上述技术问题，本专利技术的技术方案如下：
4、一种基于改进yolov5的指针式仪表示数读取方法，包括以下步骤：
5、s1：获取指针式仪表图像，对所述仪表图像进行预处理，所述仪表图像包括圆形表盘和表盘内的指针；
6、s2：通过改进的yolov5算法识别仪表图像并提取仪表图像的表盘区域，所述改进的yolov5算法包括在yolov5算法的骨干网络中加入全局注意力模块；
7、s3：对提取出的表盘区域做倾斜校正；
8、s4：检测倾斜校正后的表盘区域上的指针位置，计算仪表最终读数。
9、进一步，步骤s1中，所述获取指针式仪表图像，对仪表图像进行预处理，包括以下步骤：
10、s1.1：获取包含指针式机械仪表的仪表图像；
11、s1.2：对所述仪表图像调整为统一大小。
12、进一步，步骤s2中，所述改进的yolov5算法，包括：
13、在yolov5模型的骨干网络的最后一个c3模块后加入全局注意力模块，在yolov5模型的颈部区域连续添加多个的卷积层，将输入特征图的空间尺寸缩小，引入decouple-head解耦头。
14、进一步，所述全局注意力模块，包括：
15、给定输入特征图f1：
16、f1∈rc*h*w
17、c为通道数，h为图像的高，w为图像的宽，中间状态f2和输出f3为：
18、f2＝mc(f1)×f1
19、f3＝ms(f2)×f2
20、其中，mc()为通道注意力图，ms()为空间注意力图；
21、其中通道注意力图为：
22、mc＝σ(wc·relu(uc))
23、式中，wc为学习得到的权重矩阵，σ为sigmoid函数，relu为激活函数，uc为输入特征图的通道维度；
24、空间注意力图为：
25、ms＝σ(ws·relu(us))
26、式中，ws为学习得到的权重矩阵，us为输入特征图的空间维度。
27、进一步，decouple-head解耦头包括：在所述decouple-head解耦头中，所述decouple-head解耦头经1×1卷积后,将通道维数减小至预设通道数,再接入多个平行的3×3卷积层,得到改进后的yolov5算法。
28、进一步，所述步骤s3中，对提取出的表盘区域做倾斜校正，包括以下步骤：
29、s3.1：制作模板图像，所述模板图像为仪表盘居中，并且平放的表盘图像；
30、s3.2：通过基于akaze算法和ransac算法，使仪表图像向模板图像校正；
31、s3.3：通过基于椭圆拟合的透视变换，将仪表图像矫正为正圆，得到矫正后的仪表图像。
32、进一步，所述步骤s3.2中，所述通过基于akaze算法和ransac算法，使仪表图像向模板图像校正，包括：
33、s3.21：通过akaze算法对仪表图像进行特征点检测，匹配检测到的特征点；
34、s3.22：使用ransac算法筛除仪表图像中匹配有误差的特征点,获得单应性矩阵；
35、s3.23：通过所述单应性矩阵对仪表图像做透视变换，使仪表图像向模板图像校正。
36、进一步，所述步骤s3.3中，所述通过基于椭圆拟合的透视变换，将仪表图像矫正为正圆，得到矫正后的仪表图像，包括：
37、使用椭圆的一般方程表示表盘图像，再用椭圆的一般方程乘以变换矩阵，将表盘图像校正为正圆，所述变换矩阵通过椭圆与正圆上多个不同对应点的坐标值解得。
38、进一步，所述步骤s4中，还包括利用极坐标变换将圆形表盘转化为矩形，根据圆形表盘的极角和半径，得到由第一变换中心和第二变换中心组成的矩形：
39、xc＝ρ*cosθ+x0
40、yc＝ρ*sinθ+y0
41、式中，θ为极坐标系的极角，ρ为极坐标系的半径，xc为第一变换中心，yc为第二变换中心，x0为原坐标中像素点的横坐标，y0为原坐标中像素点的纵坐标。
42、进一步，所述步骤s4中，检测倾斜校正后的表盘区域上的指针位置，计算仪表最终读数，包括以下步骤：
43、s5.1：将矩形表盘输入预设的检测模型，对指针位置、最小刻度线位置和最大刻度线进行目标检测；
44、s5.2：利用指针位置、最小刻度线位置和最大刻度线位置三者之间的位置关系，通过距离公式得到仪表示数：
45、
46、式中，r0为最小刻度线读数，rs为最大刻本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于改进YOLOv5的指针式仪表示数读取方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOv5的指针式仪表示数读取方法，其特征在于，步骤S1中，所述获取指针式仪表图像，对仪表图像进行预处理，包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOv5的指针式仪表示数读取方法，其特征在于，步骤S2中，所述改进的YOLOv5算法，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于改进YOLOv5的指针式仪表示数读取方法，其特征在于，所述全局注意力模块，包括：
5.根据权利要求3所述的一种基于改进YOLOv5的指针式仪表示数读取方法，其特征在于，Decouple-head解耦头包括：在所述Decouple-head解耦头中，所述Decouple-head解耦头经1×1卷积后,将通道维数减小至预设通道数,再接入多个平行的3×3卷积层,得到改进后的YOLOv5算法。
6.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOv5的指针式仪表示数读取方法，其特征在于，所述步骤S3中，对提取出的表盘区域做倾斜校正，包括
7.根据权利要求6所述的一种基于改进YOLOv5的指针式仪表示数读取方法，其特征在于，所述步骤S3.2中，所述通过基于AKAZE算法和RANSAC算法，使仪表图像向模板图像校正，包括：
8.根据权利要求6所述的一种基于改进YOLOv5的指针式仪表示数读取方法，其特征在于，所述步骤S3.3中，所述通过基于椭圆拟合的透视变换，将仪表图像矫正为正圆，得到矫正后的仪表图像，包括：
9.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOv5的指针式仪表示数读取方法，其特征在于，所述步骤S4中，还包括利用极坐标变换将圆形表盘转化为矩形，根据圆形表盘的极角和半径，得到由第一变换中心和第二变换中心组成的矩形：
10.根据权利要求1所述的一种基于改进YOLOv5的指针式仪表示数读取方法，其特征在于，所述步骤S4中，检测倾斜校正后的表盘区域上的指针位置，计算仪表最终读数，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于改进yolov5的指针式仪表示数读取方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进yolov5的指针式仪表示数读取方法，其特征在于，步骤s1中，所述获取指针式仪表图像，对仪表图像进行预处理，包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种基于改进yolov5的指针式仪表示数读取方法，其特征在于，步骤s2中，所述改进的yolov5算法，包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于改进yolov5的指针式仪表示数读取方法，其特征在于，所述全局注意力模块，包括：
5.根据权利要求3所述的一种基于改进yolov5的指针式仪表示数读取方法，其特征在于，decouple-head解耦头包括：在所述decouple-head解耦头中，所述decouple-head解耦头经1×1卷积后,将通道维数减小至预设通道数,再接入多个平行的3×3卷积层,得到改进后的yolov5算法。
6.根据权利要求1所述的一种基于改进yolov5的指...
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