【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于计算机视觉和模式识别，具体涉及一种基于ssd模型的led水表智能检测读数识别方法。
技术介绍
1、随着水资源管理的智能化需求不断增加，传统水表的读数方式已经难以满足现代高效、精准的管理要求。目前，大多数水表仍采用人工读数或简单的光学识别方法，这些方法存在以下问题：人工读数效率低：人工读数需要耗费大量时间和人力，尤其是在大规模水表管理场景下，效率低下且容易出错。传统光学识别方法局限性大：现有的光学识别方法通常依赖于固定条件，如光线、角度、背景等，难以适应复杂多变的现实环境。复杂环境适应性差：在实际应用中，水表表盘可能因光线不足、倾斜、旋转或背景干扰而难以识别，传统方法在这些情况下表现不佳。数据处理能力不足：传统方法缺乏对数据的深度处理能力，无法满足智能化管理的需求。
2、针对上述问题，基于深度学习的目标检测模型(如ssd模型)逐渐成为解决水表读数识别问题的有效手段。然而，现有技术在模型训练、数据处理和后处理等方面仍存在不足，例如模型对复杂环境的适应性不足、后处理算法效率低下等。
技术实...
【技术保护点】
1.一种基于SSD模型的LED水表智能检测读数识别方法，其特征在于，包括下列步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于SSD模型的LED水表智能检测读数识别方法，其特征在于，所述S1中数据准备的方法为：
3.根据权利要求1所述的一种基于SSD模型的LED水表智能检测读数识别方法，其特征在于，所述S5中进行后处理的方法为：
4.根据权利要求3所述的一种基于SSD模型的LED水表智能检测读数识别方法，其特征在于，所述S5.1中把图片resize成大小为320*320大小的方法为：
5.根据权利要求3所述的一种基于SSD模型的L...
【技术特征摘要】
1.一种基于ssd模型的led水表智能检测读数识别方法，其特征在于，包括下列步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于ssd模型的led水表智能检测读数识别方法，其特征在于，所述s1中数据准备的方法为：
3.根据权利要求1所述的一种基于ssd模型的led水表智能检测读数识别方法，其特征在于，所述s5中进行后处理的方法为：
4.根据权利要求3所述的一种基于ssd模型的led水表智能检测读数识别方法，其特征在于，所述s5.1中把图片resize成大小为320*320大小的方法为：
5.根据权利要求3所述的一种基于ssd模型的led水表智能检测读数识别方法，其特征在于，所述s5.3中获得符合条件的框的坐标的方法为：
6.根据权利要求3所述的一种基于ssd模型的led水表智能检测读数识别方法，其特征在于，所述s5.3中使用ransac算法拟合直线的方法为：根据框中心坐标，随机选取两个点来拟合直线，然后计算剩余的点的中心坐标到直线的距离，根据每个点的距离把不符合条件的点去除...
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