基于改进的YOLOv5s指针式仪表检测与读数识别

摘要：

针对巡检机器人执行巡检任务时,传统指针式仪表识别方法计算量大、精度低的问题,提出一种深度学习与图像处理相结合的检测与识别方法.为减少计算量,在YOLOv5s网络中引入GhostNetV2作为主干网络,利用双向特征金字塔网络(bidirectional feature pyramid network,BiFPN)进行特征提取,在头部结构中使用深度可分离卷积减少网络参数量,并使用SIoU损失函数提高准确性.利用改进的YOLOv5s算法检测并提取表盘区域后,采用DeepLabV3+语义分割模型分割出指针轮廓,并利用图像腐蚀技术降低噪声干扰,再把环形的指针轮廓展开为矩形图像,最后定位指针相对刻度的位置,再根据表盘刻度线的数量判断表盘类型以获取表盘量程,从而计算仪表读数.实验结果表明,改进的检测和识别方法平均精度达到了 95.26％,检测速度提高到83.18帧/s,读数识别的平均误差为0.3％,使巡检机器人能够快速准确地检测到指针式仪表表盘并识别读数.

关键词：指针式仪表、YOLOv5s、GhostNetV2、DeepLabV3+、读数识别

所属期刊栏目：38

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;北京市教委科研计划科技一般项目;中国石油天然气集团有限公司-中国石油大学北京战略合作科技专项

在线出版日期：2023-08-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：9-14