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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利基于深度学习的数显信号识别方法、系统、设备和介质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：CN116363658B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202310338362.0，技术领域涉及：G06V30/148；该发明授权基于深度学习的数显信号识别方法、系统、设备和介质是由唐守锋;王震;季鹏;王雨豪;李祖恒;马小竣设计研发完成，并于2023-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的数显信号识别方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本公开涉及基于深度学习的数显信号识别方法、系统、设备和介质，所述方法包括如下步骤：获取含有多路非色散红外甲烷传感器数显信号的图像；采用漫水填充法实现所述图像的分割并标记出含有数显信号的标记区域；基于HSV模型的H通道确立所述标记区域中数显信号的颜色分布范围，并获取数值区域图像；将所述数值区域图像输入预测模型进行匹配得到数值，实现对多个非色散红外甲烷传感器数显信号的精确识别，在无人工参与的情况下，保证了对于传感器示值变化的把控，并实现全程监控。适应性强，稳定性高。

本发明授权基于深度学习的数显信号识别方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的数显信号识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取含有多路非色散红外甲烷传感器数显信号的图像； 采用漫水填充法实现所述图像的分割并标记出含有数显信号的标记区域；其中，采用漫水填充法实现所述图像的分割还包括如下步骤：对所述图像进行二值化处理得到灰度图像，对所述图像进行高斯滤波得到模糊图像；获取所述灰度图像相邻像素点的变化，和所述模糊图像相邻像素点的变化；根据所述灰度图像相邻像素点的变化和所述模糊图像相邻像素点的变化，将灰度图像和模糊图像的像素值进行归一化处理，基于模糊图像中高频分量与灰度图像的高频分量的比较，将其判定为完全模糊图像或部分模糊图像或清晰图像；对于清晰图像将直接进行下一个环节的分割处理，对于部分模糊图像将通过去模糊化处理后重新判断图像是否为清晰图像，若是则进行下一个环节的分割处理，对于完全模糊图像，不予处理； 基于HSV模型的H通道确立所述标记区域中数显信号的颜色分布范围，并获取数值区域图像； 将所述数值区域图像输入预测模型进行匹配得到数值，所述预测模型通过训练数据集对神经网络进行训练得到，所述训练数据集包括不同环境、位置或光照下的非色散红外甲烷传感器数显信号图像。

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