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龙图腾网获悉中国测试技术研究院申请的专利一种基于深度学习的工业指针仪表读数自动识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119296110B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411382364.0，技术领域涉及：G06V30/148；该发明授权一种基于深度学习的工业指针仪表读数自动识别方法是由姚勇;万正军;杨春节;李想;张森设计研发完成，并于2024-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的工业指针仪表读数自动识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于指针仪表读数识别技术领域，具体公开了一种基于深度学习的工业指针仪表读数自动识别方法，包括以下步骤：利用工业相机采集指针式仪表图像；利用基于YOLOX‑DC的仪表盘检测模型，检测仪表图像中的仪表盘；利用基于PM‑SwinUnet的图像分割模型，对仪表盘的指针、关键刻度和刻度读数进行分割，得到仪表的分割图像；基于仪表的分割图像，使用骨架细化和中心点提取算法去除边缘像素，得到指针的位置、指针的方向和刻度的位置，进而利用改进的角度法得到最终的指针式仪表读数。本发明解决了现有指针仪表读数识别存在依赖先验信息、泛化能力差以及分割不完整的问题，实现指针仪表读数的准确识别。

本发明授权一种基于深度学习的工业指针仪表读数自动识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的工业指针仪表读数自动识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1.利用工业相机采集指针式仪表图像数据； S2.利用基于YOLOX-DC的仪表盘检测模型，检测得到指针式仪表图像数据中的仪表盘；所述基于YOLOX-DC的仪表盘检测模型是将传统的YOLOX的矩形检测框替换为解耦圆形检测头； 所述解耦圆形检测头利用极坐标进行指针式仪表盘的定位，所述极坐标的计算公式为： 其中，表示指针式仪表盘在极坐标系中的极径，表示指针式仪表盘在极坐标系中的极角，表示目标定位在笛卡尔坐标系中的横坐标，表示目标定位在笛卡尔坐标系中的纵坐标；arctan为反正切函数； S3.利用基于PM-SwinUnet的图像分割模型，对仪表盘的指针、关键刻度和刻度读数进行分割，得到指针掩码图像和刻度掩码图像；所述基于PM-SwinUnet的图像分割模型的网络结构与传统的SwinUnet模型结构相同； S4.基于指针掩码图像和刻度掩码图像，使用骨架细化和中心点提取算法去除边缘像素，分析得到指针的位置、指针的方向和刻度的位置； S5.根据指针的位置、指针的方向和刻度的位置，利用改进的角度法得到最终的指针式仪表读数，完成指针仪表读数自动识别； 所述改进的角度法为：计算笛卡尔坐标系的中心点到0刻度的射线与指针所在射线之间的夹角，以及中心点到第二刻度的射线与指针所在射线之间的夹角；计算两夹角之比并乘以第二刻度的读数得到最终的指针式仪表读数。

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