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公开(公告)号：CN106600653B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201611257982.8
申请日：2016-12-30
Applicant: 亿嘉和科技股份有限公司
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明提供一种变倍相机光心标定方法，包括获取标定板图像序列，标定板图像中具有黑白交替方形窗格图案；顶点坐标定位、直线拟合、求交、计算光心坐标等步骤，本发明利用图像处理方法对变倍相机光心进行准确定位，为电力巡检机器人准确完成仪表图像识别任务提供技术支撑，标定过程仅需要一种简单的2x2黑白交替方形窗格图案标定板，操作过程简单高效，具有较强的实用性，更方便地应用于光学仪器领域或机器人产品。
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公开(公告)号：CN107230230A
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201710446051.0
申请日：2017-06-14
Applicant: 亿嘉和科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于合成滤波器的仪表图像定位方法，通过提前训练，获得合成滤波器，得到仪表设备图像的训练模型参数，再利用仪表设备图像的训练模型参数得到仪表设备在全景图像中的坐标点。本发明对不同仪表设备、不同环境变化及不同背景条件，均可准确获取仪表设备在全景图像中的位置。
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公开(公告)号：CN106529537A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611031884.2
申请日：2016-11-22
Applicant: 亿嘉和科技股份有限公司
CPC classification number: G06K9/3258 , G06K9/3233 , G06K9/6268 , G06K2209/01 , G06K2209/03 , G06N3/02
Abstract: 本发明提供一种数字仪表读数图像识别方法，根据事先标定的数字仪表图像，使用模板匹配方法在全景图像中提取感兴趣区域，再根据标定字符的相对位置关系提取感兴趣区域中单个字符区域和小数点待检测区域；对单个字符区域，利用事先训练好的卷积神经网络字符模型进行单个字符识别；对小数点待检测区域，利用事先训练好的基于分块LBP编码特征及Adaboost分类器的Cascade目标检测子进行小数点检测，并对检测结果进行后处理；最后根据字符、小数点及正负号识别结果获取读数。本发明具有高准确度、高鲁棒性，对0～9数字、正负号及小数点都具有很高的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107230230B
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201710446051.0
申请日：2017-06-14
Applicant: 亿嘉和科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于合成滤波器的仪表图像定位方法，通过提前训练，获得合成滤波器，得到仪表设备图像的训练模型参数，再利用仪表设备图像的训练模型参数得到仪表设备在全景图像中的坐标点。本发明对不同仪表设备、不同环境变化及不同背景条件，均可准确获取仪表设备在全景图像中的位置。
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公开(公告)号：CN106600653A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611257982.8
申请日：2016-12-30
Applicant: 亿嘉和科技股份有限公司
IPC: G06T7/80
Abstract: 本发明提供一种变倍相机光心标定方法，包括获取标定板图像序列，标定板图像中具有黑白交替方形窗格图案；顶点坐标定位、直线拟合、求交、计算光心坐标等步骤，本发明利用图像处理方法对变倍相机光心进行准确定位，为电力巡检机器人准确完成仪表图像识别任务提供技术支撑，标定过程仅需要一种简单的2x2黑白交替方形窗格图案标定板，操作过程简单高效，具有较强的实用性，更方便地应用于光学仪器领域或机器人产品。
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公开(公告)号：CN106529537B
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201611031884.2
申请日：2016-11-22
Applicant: 亿嘉和科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种数字仪表读数图像识别方法，根据事先标定的数字仪表图像，使用模板匹配方法在全景图像中提取感兴趣区域，再根据标定字符的相对位置关系提取感兴趣区域中单个字符区域和小数点待检测区域；对单个字符区域，利用事先训练好的卷积神经网络字符模型进行单个字符识别；对小数点待检测区域，利用事先训练好的基于分块LBP编码特征及Adaboost分类器的Cascade目标检测子进行小数点检测，并对检测结果进行后处理；最后根据字符、小数点及正负号识别结果获取读数。本发明具有高准确度、高鲁棒性，对0～9数字、正负号及小数点都具有很高的准确度。
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公开(公告)号：CN106339707B
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201610697650.5
申请日：2016-08-19
Applicant: 亿嘉和科技股份有限公司
Abstract: 本发明通过提取被识别图像中对称性特征，并在此基础上进一步处理得到被识别指针的一系列参数信息；在全景图的感兴趣区域内，对边缘像素点在指针转角和参考距离的量化空间上进行累计矩阵投票，得到若干组候选指针对称轴。通过指针边缘像素点共线性特性和指针对称轴线段对应的图像像素值近似一致性特点，对候选指针进行提炼，使得最终的对称像素点对基本上都属于指针。候选指针合并去除重叠的候选指针，选择边缘像素点集最多的候选指针作为最终的指针识别结果。本发明能够克服表盘文字符号、光照不均以及部分遮挡等干扰因素，准确提取各种仪表指针的参数信息。
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公开(公告)号：CN106339707A
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201610697650.5
申请日：2016-08-19
Applicant: 亿嘉和科技股份有限公司
Abstract: 本发明通过提取被识别图像中对称性特征，并在此基础上进一步处理得到被识别指针的一系列参数信息；在全景图的感兴趣区域内，对边缘像素点在指针转角和参考距离的量化空间上进行累计矩阵投票，得到若干组候选指针对称轴。通过指针边缘像素点共线性特性和指针对称轴线段对应的图像像素值近似一致性特点，对候选指针进行提炼，使得最终的对称像素点对基本上都属于指针。候选指针合并去除重叠的候选指针，选择边缘像素点集最多的候选指针作为最终的指针识别结果。本发明能够克服表盘文字符号、光照不均以及部分遮挡等干扰因素，准确提取各种仪表指针的参数信息。
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