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公开(公告)号：CN106682674B
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201611208001.0
申请日：2016-12-23
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于智能巡检机器人的指针式仪表自动读数方法，该方法通过图像配准和仪表模板的先验信息建模，对指针式仪表进行自动读数。首先将待检图像与仪表模板M配准，然后以表盘中心为旋转点，旋转搜索，并将获得的图像样本的颜色信息与仪表模板M的指针颜色信息进行比对，距离最小的那个图像样本的角度即为指针角度。最后通过插值法计算指针示数。该方法有效地提高了指针式仪表的识别率，并且具有较快的识别速度。
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公开(公告)号：CN104899965B
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201510251098.2
申请日：2015-05-15
Applicant: 浙江大学
IPC: G07D7/20
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于清分机的多国纸币序列号识别方法，该方法通过字符的匹配模板对待识别的字符进行识别。首先将获得纸币序列号的图像转换为灰度图后，通过初定位、二值化、再定位来确定字符的识别区域，然后通过归一下使得该字符的区域大小与匹配模板大小一致，再通过点乘筛选出匹配的字符，完成识别。该方法不仅避免了噪点的影响，同时可以省略滤波步骤；适用于目前主流的多种币种包括人民币、美元、欧元、港币、日元等。
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公开(公告)号：CN106682674A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611208001.0
申请日：2016-12-23
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于智能巡检机器人的指针式仪表自动读数方法，该方法通过图像配准和仪表模板的先验信息建模，对指针式仪表进行自动读数。首先将待检图像与仪表模板M配准，然后以表盘中心为旋转点，旋转搜索，并将获得的图像样本的颜色信息与仪表模板M的指针颜色信息进行比对，距离最小的那个图像样本的角度即为指针角度。最后通过插值法计算指针示数。该方法有效地提高了指针式仪表的识别率，并且具有较快的识别速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106709452A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611208019.0
申请日：2016-12-23
Applicant: 浙江大学
CPC classification number: G06K9/00671 , G06K9/6269 , G06K2209/21
Abstract: 本发明公开了一种基于智能巡检机器人的仪表位置检测方法。该方法通过智能巡检机器人的云台摄像头，获得仪表图像，统一图像的亮度和大小后，遍历图像获得样本集，并提取每个样本的视觉特征，放入SVM分类器中计算分数，获得仪表的粗略位置。在粗略位置处对图像进行缩放搜索获得样本集，进一步获得仪表的精确位置。本发明采集背景区域(即非仪表区域)作为负样本训练，有效地利用了背景信息，减弱背景中与目标相似的物体对算法的影响。进一步采取先遍历搜索，再尺度搜索的方式，优化了算法的性能，有效地提高了分类器的检测准确率。
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公开(公告)号：CN104899965A
公开(公告)日：2015-09-09
申请号：CN201510251098.2
申请日：2015-05-15
Applicant: 浙江大学
IPC: G07D7/20
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于清分机的多国纸币序列号识别方法，该方法通过字符的匹配模板对待识别的字符进行识别。首先将获得纸币序列号的图像转换为灰度图后，通过初定位、二值化、再定位来确定字符的识别区域，然后通过归一下使得该字符的区域大小与匹配模板大小一致，再通过点乘筛选出匹配的字符，完成识别。该方法不仅避免了噪点的影响，同时可以省略滤波步骤；适用于目前主流的多种币种包括人民币、美元、欧元、港币、日元等。
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公开(公告)号：CN106709452B
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201611208019.0
申请日：2016-12-23
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于智能巡检机器人的仪表位置检测方法。该方法通过智能巡检机器人的云台摄像头，获得仪表图像，统一图像的亮度和大小后，遍历图像获得样本集，并提取每个样本的视觉特征，放入SVM分类器中计算分数，获得仪表的粗略位置。在粗略位置处对图像进行缩放搜索获得样本集，进一步获得仪表的精确位置。本发明采集背景区域(即非仪表区域)作为负样本训练，有效地利用了背景信息，减弱背景中与目标相似的物体对算法的影响。进一步采取先遍历搜索，再尺度搜索的方式，优化了算法的性能，有效地提高了分类器的检测准确率。
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公开(公告)号：CN104866867B
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201510253055.8
申请日：2015-05-15
Applicant: 浙江大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于清分机的多国纸币序列号字符识别方法，对序列号图像进行分割，获得多个字符的图像，将每个字符的图像的大小归一化，在此基础上，对归一化后的字符图像x按以下步骤处理：对x进行二值化处理，获得字符图像的二值化矩阵x′，并将其转换为二值化向量其中，二值化处理所使用的阈值通过双峰法计算得到。然后通过对训练集X训练，产生模板集W各个子模板的结果。最后将此模板W与字符图像进行匹配，获得识别结果。
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公开(公告)号：CN104866867A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510253055.8
申请日：2015-05-15
Applicant: 浙江大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6201 , G06K2209/01
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于清分机的多国纸币序列号字符识别方法，对序列号图像进行分割，获得多个字符的图像，将每个字符的图像的大小归一化，在此基础上，对归一化后的字符图像x按以下步骤处理：对x进行二值化处理，获得字符图像的二值化矩阵x′，并将其转换为二值化向量其中，二值化处理所使用的阈值通过双峰法计算得到。然后通过对训练集X训练，产生模板集W各个子模板的结果。最后将此模板W与字符图像进行匹配，获得识别结果。
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