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申请/专利权人：电子科技大学长三角研究院(湖州)
摘要：本发明属于机器学习领域，提出了一种基于深度学习的工业仪表指针读数方法及系统。系统通过基于YOLOv7网络、注意力串联ELAN模块和注意力并联ELAN模块的优化特征层堆叠和注意力计算过程，实现智能仪表视觉识别框架。刻度提取和最小二乘法的椭圆拟合方法被用于拟合刻度圆和校正仪表图像倾斜。系统进一步引入了基于U‑Net++模型的Attention模块和ECA模块，用于建模特征频道之间的相互依赖关系。滑动角被用于定位指针式仪表盘的起始指针，确定表盘的起始刻度、结束刻度和指针位置。本发明解决了工业场景中指针式仪表读数困难的问题，适应倾斜和透视效应强的指针式仪表，具有广泛的工业应用价值。
主权项：1.一种深度学习的工业仪表指针读数方法，其特征在于，包括：步骤一，通过注意力串联ELAN模块和注意力并联ELAN模块，来融合两部分的特征，优化优化特征层的堆叠和注意力计算过程；步骤二，基于刻度提取和最小二乘法的椭圆拟合方法，拟合出刻度圆，求出透视变换矩阵完成仪表图像的倾斜校正；步骤三，基于U-Net++模型，引入Attention模块，将不同层次提取的特征在扩展路径上进行集中选择合并；步骤四，引入ECA模块，建模特征频道之间的相互依赖关系；步骤五，引入滑动角用于指针式仪表盘的起始指针寻址定位；步骤六，在刻度像素的中间进行取值来确定表盘的起始刻度、结束刻度和指针所在位置，按照比例度数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学长三角研究院(湖州) 一种基于深度学习的工业仪表指针读数方法及系统
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