基于轻量级图像语义分割模型的指针式仪表读数全自动识别

摘要：

针对指针式仪表图像特点及现有读数识别方法存在的局限,提出了一种基于轻量级图像语义分割模型的读数全自动识别方法.首先,以轻量级语义分割网络CGNet为基础进行改进,通过增加通道注意力模块SENet进行特征增强和融合,同时适当加深分类层,从而预测更准确的刻度线、指针、量程数字等语义信息;接着,根据刻度线语义分割结果拟合椭圆,建立与标准圆的透视变换关系校正倾斜畸变的图像;然后,在校正图像中通过极坐标变换、图像细化、垂直投影等后处理操作精确提取刻度线、指针,并通过optical character recognition技术识别量程数字;最后,根据刻度线与指针相对位置关系及量程信息确定仪表读数.为验证该方法的有效性,构建了指针式仪表图像数据集.实验结果表明,该方法在图像语义分割精度上与现有轻量化方法相比有较大提升,对测试集图像读数识别的平均相对误差约为0.63％,可满足实际应用需求.

关键词：图像处理、指针式仪表、语义分割、注意力机制、高斯热力图、透视变换

所属期刊栏目：59

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;教育部卓越工程师教育培养计划项目产学合作协同育人项目;湖北省教育厅科研计划资助项目

在线出版日期：2023-03-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：11-20