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申请/专利权人：广州柏诚智能科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的智能水表图像质量自动评估方法，本发明基于深度学习技术，设计无参考图像质量评估模型，不需要固定的参考图像，更适用于实际的应用场景，能够更好地适应不同环境和条件下的图像质量评估需求；另外，本发明的无参考图像质量评估模型结合了卷积神经网络和基于Transformer的编码器，以实现提取水表图像的局部特征和非局部特征，使得能够更准确地提取图像信息、更好地捕捉图像的局部和全局特征，从而提高了图像质量评估预测的准确性和鲁棒性，实现对智能水表图像质量的自动化评估，检测智能水表设备的图像采集质量，以进一步提升水表图像数据识别准确性，为智能水表设备的维护和使用提供更好的支持。
主权项：1.基于深度学习的智能水表图像质量自动评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集水表图像，以制作数据集；S2：利用第一特征提取模块对所述水表图像进行特征提取，以得到第一特征图；S3：将所述第一特征图输入第二特征提取模块进行特征提取，以得到第二特征图；S4：将所述第一特征图、所述第二特征图进行映射以预测出所述水表图像的质量评价得分。
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权利要求：
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