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龙图腾网获悉上海利淘豪斯机器人有限公司申请的专利一种基于文本区域读取的指针仪表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：CN114399677B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202111599434.4，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于文本区域读取的指针仪表识别方法是由于洪洲;黄丽莉;黄乐乐设计研发完成，并于2021-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于文本区域读取的指针仪表识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于文本区域读取的指针仪表识别方法，所述识别方法涉及一种算法，所述算法包括以下流程：首先，该算法将深度学习应用于刻度值文本的检测，在获得准确的文本边框后，利用文本边框内的中心坐标进行图像校正，从而消除拍摄角度对阅读识别的影响；然后根据文本包围框中的中心点确定米中心，进行极坐标变换，将圆形刻度线转换为水平刻度线，在此基础上；最后，通过距离法获得离指针最近的两个主刻度线之间的读数。本发明将深度学习应用于仪表刻度值文本的检测，实现了文本坐标定位的高精度和鲁棒性，实现了文本识别的高精度，此外，与从零刻度读取到最大刻度的距离法相比，使用距离法读取的标度值识别结果允许更小的误差。

本发明授权一种基于文本区域读取的指针仪表识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于文本区域读取的指针仪表识别方法，其特征在于， 所述识别方法涉及一种算法，所述算法使用卷积神经网络来检测刻度值文本，所述算法包括以下流程： 首先，该算法将深度学习应用于刻度值文本的检测，在获得准确的文本边框后，利用文本边框内的中心坐标进行图像校正，从而消除拍摄角度对阅读识别的影响； 然后根据文本包围框中的中心点确定米中心，进行极坐标变换，将圆形刻度线转换为水平刻度线，在此基础上，提出了一种二次区域搜索方法来提取仪表的指针和刻度线图像； 最后，通过距离法获得离指针最近的两个主刻度线之间的读数； 所述二次区域搜索方法具体包括以下步骤： 步骤一：采集仪表图像，利用FOTS共享卷积神经网络对仪表中的刻度值文本进行检测和识别，所述FOTS共享卷积神经网络是端到端文本识别模型，利用共享卷积网络提取所述采集仪表图像的共享特征，利用这些特征确定文本区域在检测部分的位置；根据检测部分检测到的文本区域的位置，从共享特征中抽取这部分特征，用于预测识别该区域的文本； 使用ResNet50进行图像编码，然后通过重复上采样、连接操作和两层卷积进行解码得到共享特征，对于featuremap上的点，在检测部分首先预测这些点是否属于文本区域，然后预测这些点到文本区域四个边界的距离以及文本框的旋转角度，然后设置阈值对点进行过滤，对生成的预测框进行非最大值抑制，最终得到多个区域其RoIRotate模块采用双线性插值采样，将长度不定、角度确定的文本特征映射转换为长度确定、无角度的特征映射； 步骤二：矫正仪表图像；为减少后续的读取误差，在此通过SIFT特征匹配的方法，提取仪表图像与模板图像的特征点，通过RANSAC算法筛选特征点并建立单应矩阵，求得步骤一中检测所得文本框顶点的映射，利用透视变换矫正仪表图像； 步骤三：在刻度值文本定位和图像校正后，确定极坐标变换中心并展开极坐标；将曲线比例尺转换为相对位置容易计算的线性比例尺，所述极坐标变换包括中心提取方法，所述中心提取方法即利用文本包围框提取中心，仪表的刻度值分布在一个圆弧上，圆弧的圆心为仪表指针的旋转中心，因此，以刻度值文本的坐标作为数据点拟合弧线，即可确定极坐标变换的中心； 步骤四：提取指针和刻度线；在计算出极坐标系统中每个像素的极坐标半径和极坐标角后，以极坐标半径和极坐标角为横坐标和纵坐标，在直角坐标系中展开，展开公式如下：其中,为原坐标系下横坐标和纵坐标， 为极坐标系下极点， 步骤五：对仪表图像进行大津法阈值分割转换为二进制图像，根据得到的直角坐标截取ROI区域，然后在每一列白色像素图像的投影水平位置找到累积的像素数量，投影后的指针是像素数最少的位置，即指针所在的水平位置； 步骤六：刻度线的提取，与指针相比，刻度线的特征不那么明显，更容易受到表盘内其他物体的影响，因此在主搜索区域的基础上进一步缩小搜索范围，提取刻度线，根据尺度值文本的位置，通过以下步骤得到二次搜索区域：包含比例值文本边框的区域根据顶点获取然后在其上方形成与此相同的区域，在二级搜索区域进行另一个垂直投影，将图像中每一行的白色像素投影到x轴上，找到累积像素数最少的水平位置，在ROI区域的像素坐标系中，计算出该指针的水平坐标，以及该指针两侧的刻度值文本对应的刻度线的水平坐标和，如下所示 其中，V为最终读数;是指针右侧刻度线对应的刻度值，是指针左侧刻度线对应的刻度值。

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