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申请/专利权人：武汉科技大学

摘要：本发明涉及一种基于改进型语义分割网络的指针式仪表自动读数方法。其步骤包括：S1：语义分割，获取目标仪表原图并输入到目标神经网络模型中来获取语义预测图，从目标语义预测图中分别获取刻度线、指针、量程数字的二值图；S2：图像校正，通过所述目标刻度线二值图中各刻度线轮廓中心点拟合椭圆，建立椭圆与标准圆的透视变换，将目标仪表图和目标刻度线、指针、量程数字的二值图投影到目标标准圆所在平面，来获取校正图像；S3：读数计算，对校正后量程数字二值图与仪表图进行识别获取起止刻度读数，获取校正后刻度线和指针二值图的极坐标展开图，在展开图中定位刻度线和指针位置、修复目标刻度线、计算指针与刻度线相对位置，获取最终读数。

主权项：1.一种基于改进型语义分割网络的指针式仪表自动读数方法，其特征在于，所述方法包括：S1：语义分割，获取目标仪表原图并输入到目标神经网络模型中来获取语义预测图，从目标语义预测图中分别获取刻度线、指针、量程数字的二值图；S2：图像校正，通过所述目标刻度线的二值图中各个刻度轮廓中心点坐标拟合椭圆，并建立与椭圆相对应的标准圆，将目标仪表图像和目标刻度线、指针、量程数字的二值图投影到目标标准圆上，来获取校正图像；S3：读数计算，对校正后的量程数字二值图与仪表图进行识别获取起止刻度读数，获取校正后的刻度线和指针二值图的极坐标展开图，在展开图中定位刻度线和指针位置、修复目标刻度线、计算指针与刻度线相对位置，获取最终读数；所述步骤S1中的神经网络模型包括：第一阶段子网络Stage1、第二阶段子网络Stage2、第三阶段子网络Stage3依次相连，分别用于得到原图12、14、18下采样尺寸的特征图，高斯热力图回归网络用于将Stage1输出的特征图进行上采样，与Stage3进行通道数匹配，映射到相应的高斯热力图值域[0,1]区间，最终与Stage3的输出特征图进行加权融合，得到待预测特征图，语义分类网络用于对目标待预测特征图进行语义预测分类，获取刻度线、指针、量程数字的语义预测图；所述步骤S3中对校正后的量程数字二值图与仪表原图进行识别，具体为：通过OCR算法对校正后的目标量程数字二值图与仪表原图进行识别，来获取目标图像的起止刻度读数；所述步骤S3中获取校正后的刻度线和指针二值图的极坐标展开图，具体包括：对刻度线与指针的校正图像进行去噪，将去噪后的刻度线与指针的二值图合并到同一张二值图上，利用极坐标变换将目标二值图展开为矩形，获取对应的展开图；所述步骤S3中在展开图中定位各刻度线和指针位置、修复目标刻度线，具体包括：通过图像细化算法提取展开图中指针与刻度线的中心线，通过对相邻刻度线距离集合进行统计分析，获得真实刻度线间距离的参考值，根据目标参考值将展开图中缺失的刻度线进行填补或对多余的刻度线进行删除。

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