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公开(公告)号：CN117409398A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311245964.8
申请日：2023-09-26
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
IPC: G06V20/60
Abstract: 本发明公开了一种基于最近邻刻度值的指针式仪表视觉读数方法，包括：1)使用目标检测网络提取表盘上的字符和指针；2)对所有字符间的位置进行计算，将字符合并生成刻度值；3)根据所有刻度值的位置计算得到表盘中心点；4)根据检测得到的指针边界框和表盘中心点，计算得到指针方向；5)根据指针方向找到指针末端点最近的两个刻度值，计算得到读数值。本发明利用了目标检测网络，将字符合并生成刻度值，构建了基于刻度值的读数体系，通过刻度值位置计算得到表盘中心点，根据指针边界框和表盘中心点构建，具有良好的通用性和精度，可不依赖先验读数信息完成有效的仪表读数。
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公开(公告)号：CN113673508A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110855209.6
申请日：2021-07-28
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种指针式仪表图像数据合成方法，包括：1)构建表盘定位数据集和准备待增强数据集，训练表盘检测网络，使用网络输出表盘图像；2)量程量纲数据集的构建，训练字符识别网络，使用网络输出量程量纲的文字信息；3)下载不同风格字符数据集，训练字符生成GAN网络，使用网络输出新的量程量纲图像替换原量程量纲图像，输出量程量纲增强表盘图像；4)指针刻度数据集的构建，训练Mask R‑CNN网络，使用网络输出指针刻度的掩模，对指针和刻度进行形态学变换，对指针进行旋转，生成新的指针图像和刻度图像，输出指针刻度增强表盘图像，嵌入原仪表图像表盘位置。本发明具有多样性、灵活性以及在不同背景下有更好的泛化能力，扩增可供读数仪表数据。
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公开(公告)号：CN117333854A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311257362.4
申请日：2023-09-27
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
IPC: G06V20/60 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种具有抗扰能力的指针刻度分割仪表读数方法，包括：1)对表盘图片中的指针和刻度进行掩模标注；2)结合噪声的应用场景，设计改进Mask R‑CNN；3)对训练数据进行抗扰数据增强；4)将训练数据输入改进Mask R‑CNN进行训练得到最佳预测模型；5)利用最佳预测模型得到指针和刻度掩模；6)将指针掩模拟合成指针直线；7)指针直线将刻度掩模分成两部分，根据这两部分的面积比例对仪表进行读数。本发明利用了抗噪数据增强和实例分割方法，获取表盘中的指针和刻度的掩模，并用拟合的指针直线分割刻度掩模进行读数，具有良好的通用性和精度，可在噪声条件下完成有效的仪表读数。
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公开(公告)号：CN113673508B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202110855209.6
申请日：2021-07-28
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
IPC: G06V30/19 , G06V30/146 , G06V30/148 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T3/60 , G06T5/00 , G06T5/30 , G06T7/11
Abstract: 本发明公开了一种指针式仪表图像数据合成方法，包括：1)构建表盘定位数据集和准备待增强数据集，训练表盘检测网络，使用网络输出表盘图像；2)量程量纲数据集的构建，训练字符识别网络，使用网络输出量程量纲的文字信息；3)下载不同风格字符数据集，训练字符生成GAN网络，使用网络输出新的量程量纲图像替换原量程量纲图像，输出量程量纲增强表盘图像；4)指针刻度数据集的构建，训练Mask R‑CNN网络，使用网络输出指针刻度的掩模，对指针和刻度进行形态学变换，对指针进行旋转，生成新的指针图像和刻度图像，输出指针刻度增强表盘图像，嵌入原仪表图像表盘位置。本发明具有多样性、灵活性以及在不同背景下有更好的泛化能力，扩增可供读数仪表数据。
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公开(公告)号：CN114066788A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111245120.4
申请日：2021-10-26
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种平衡的实例分割数据合成方法，包括：1)使用原始数据集的图像和标签构建对象实例库；2)读取原始数据集中的一个图像和标签，根据标签对这个图像生成前景背景掩模图，根据这个图像的尺寸均匀生成10×10个候选点；3)设定一个粘贴尺寸列表，根据设定的粘贴尺寸列表，将10×10个候选点为中心的区域与前景背景掩模图进行计算，选取不和前景重叠的区域加入粘贴区域；4)通过类别平衡从对象实例库中选取对象，进行缩放后粘贴对象到粘贴区域，并更新标签。本发明使用图像合成的方法实现数据增强，具有更好的适用性和多样性，可以应用于难度更大的实例分割任务，计算量非常少，运算速度快，基本上不会增加训练网络的时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114066788B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202111245120.4
申请日：2021-10-26
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种平衡的实例分割数据合成方法，包括：1)使用原始数据集的图像和标签构建对象实例库；2)读取原始数据集中的一个图像和标签，根据标签对这个图像生成前景背景掩模图，根据这个图像的尺寸均匀生成10×10个候选点；3)设定一个粘贴尺寸列表，根据设定的粘贴尺寸列表，将10×10个候选点为中心的区域与前景背景掩模图进行计算，选取不和前景重叠的区域加入粘贴区域；4)通过类别平衡从对象实例库中选取对象，进行缩放后粘贴对象到粘贴区域，并更新标签。本发明使用图像合成的方法实现数据增强，具有更好的适用性和多样性，可以应用于难度更大的实例分割任务，计算量非常少，运算速度快，基本上不会增加训练网络的时间。
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公开(公告)号：CN113673509B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202110855223.6
申请日：2021-07-28
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
IPC: G06V30/19 , G06V30/146 , G06V30/148 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于图像文本的仪表检测分类方法，包括：1)仪表定位数据集的构建，改进YOLO网络训练，使用网络输出表盘图像；2)字符检测数据集的构建，改进EAST网络训练，使用网络输出字符图像；3)字符识别数据集的构建，CRNN网络训练，使用网络输出字符信息；4)文本分类数据集的构建，TextCNN网络训练，使用网络输出仪表类型。本发明使用神经网络实现仪表检测及仪表文本信息检测识别，具有更高的精度以及在不同背景下有更好的泛化能力，对于不同尺寸的仪表均能进行准确检测，不存在采集角度与距离的局限，利用仪表上的字符信息，可解决在机器视觉领域中能识别出仪表位置但难以区分仪表类型的问题，做到了不仅能检测出仪表并能识别出仪表的类型。
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公开(公告)号：CN113673509A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110855223.6
申请日：2021-07-28
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于图像文本的仪表检测分类方法，包括：1)仪表定位数据集的构建，改进YOLO网络训练，使用网络输出表盘图像；2)字符检测数据集的构建，改进EAST网络训练，使用网络输出字符图像；3)字符识别数据集的构建，CRNN网络训练，使用网络输出字符信息；4)文本分类数据集的构建，TextCNN网络训练，使用网络输出仪表类型。本发明使用神经网络实现仪表检测及仪表文本信息检测识别，具有更高的精度以及在不同背景下有更好的泛化能力，对于不同尺寸的仪表均能进行准确检测，不存在采集角度与距离的局限，利用仪表上的字符信息，可解决在机器视觉领域中能识别出仪表位置但难以区分仪表类型的问题，做到了不仅能检测出仪表并能识别出仪表的类型。
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公开(公告)号：CN116612461A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310359571.3
申请日：2023-04-06
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V20/60 , G06V10/82 , G06T7/60 , G06T7/73 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于目标检测的指针式仪表全过程自动读数方法，包括：1)用目标检测网络提取仪表表盘图像的读数相关信息；2)用目标检测网络的标度数字检测结果估算仪表的指针旋转中心点坐标；3)利用目标检测网络指针检测结果得到的指针区域图像拟合指针所在直线，获取指针尖端点原始位置坐标；4)定义所有标度数字到指针旋转中心点的平均距离为仪表的标度数字圆半径，利用该仪表的标度数字圆优化指针尖端点位置坐标；5)对指针尖端点和标度数字进行匹配，确定指针关联标度区间；6)基于指针尖端点、指针旋转中心点和指针关联标度区间的相关信息计算得到最终的仪表读数。本发明实现了不依赖先验信息的仪表全过程自动读数，同时具备良好的检测速度。
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公开(公告)号：CN116597429A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310359567.7
申请日：2023-04-06
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于目标检测的指针式仪表表盘信息识别方法，包括：1)利用目标检测网络提取仪表表盘图像的标度数字和指针信息；2)对不同标签的字符进行非极大值抑制处理；3)将相邻的单个字符划分为待融合字符组；4)基于待融合字符组内的单个字符信息生成标度数字的信息；5)利用标度数字信息估算指针旋转中心点；6)对指针区域应用一种改进的自适应Hough变换直线检测，拟合指针所在直线；7)基于指针旋转中心点和指针所在直线计算指针尖端点坐标。本发明利用了目标检测网络，可以基于各个单个字符建立完整标度盘信息，对指针区域进行自适应分析以获取指针信息，具有良好的通用性、检测速度和精度，可有效提高仪表读数算法性能。
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