一种基于机器视觉的仪表示数识别方法和装置.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113837159A(43)申请公布日2021.12.24(21)申请号202111422893.5(22)申请日2021.11.26(71)申请人中化学交通建设集团有限公司地址250102山东省济南市历下区经十路3366号(72)发明人申永利周岐文李新刚(74)专利代理机构北京法胜知识产权代理有限公司11922代理人戎郑华(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/62(2006.01)G06N3/04(2006.01)权利要求书2页说明书6页附图3页(54)发明名称一种基于机器视觉的仪表示数识别方法和装置(57)摘要本公开公开了基于机器视觉的仪表示数识别方法和装置，涉及建筑工程施工技术领域。具体实现方案为：获取特定范围内的图像数据；其中，图像数据包括至少一个仪表的待识别示数图像，将图像数据输入至训练好的实时目标检测框架Yolov5网络模型，获取仪表的待识别示数图像及其类型，将待识别示数图像输入至根据类型确定的图像检测模型，获取仪表的示数。由此，能够自动读取仪表的示数，并通过与业务系统相连的接口，将仪表的示数进行上传，能够保证仪表示数的准确，且效率较高。CN113837159ACN113837159A权利要求书1/2页1.一种基于机器视觉的仪表示数识别方法，其特征在于，包括：获取特定范围内的图像数据；其中，所述图像数据包括至少一个仪表的待识别示数图像；将所述图像数据输入至训练好的实时目标检测框架Yolov5网络模型，获取所述仪表的所述待识别示数图像及其类型；将所述待识别示数图像输入至根据所述类型确定的图像检测模型，获取所述仪表的示数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述图像数据输入至训练好的实时目标检测框架Yolov5网络模型，获取所述仪表的所述待识别示数图像及其类型，包括：将所述图像数据输入至所述训练好的Yolov5网络模型，检测指针式仪表的第一待识别示数图像和/或数字式仪表的第二待识别示数图像，生成指针式仪表的第一待识别示数图像的第一检测框和/或数字式仪表的第二待识别示数图像的第二检测框；通过所述第一检测框和/或第二检测框对所述图像数据进行裁剪，生成所述指针式仪表的所述第一待识别示数图像和/或所述数字式仪表的所述第二待识别示数图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述图像检测模型，包括：指针式图像检测模型和/或数字式图像检测模型；所述将所述待识别示数图像输入至根据所述类型确定的图像检测模型，获取所述仪表的示数，包括：将所述第一待识别示数图像输入至所述指针式图像检测模型，获取所述指针式仪表的示数；和/或，将所述第二待识别示数图像输入至所述数字式图像检测模型，获取所述数字式仪表的示数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述第一待识别示数图像输入至所述指针式图像检测模型，获取所述指针式仪表的示数，包括：对所述第一待识别示数图像进行处理，获取数字图像和指针位置的第一直线；将所述数字图像输入至深度网络模型，获取所述数字图像中的最大数字和最小数字；通过最小二乘法拟合所述最大数字和指针端点的第二直线，以及所述最小数字和指针端点的第三直线，计算所述第二直线和所述第三直线所成的第一角度；计算所述第一直线与所述第三直线所成的第二角度；根据所述第一角度和所述第二角度，计算得到所述指针式仪表的示数。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对所述第一待识别示数图像进行处理，获取数字图像和指针位置的第一直线，包括：将所述第一待识别示数图像进行灰度化和二值化处理，采用最小二乘法对指针位置进行定位，并进行分割，生成所述数字图像和所述指针位置的所述第一直线。6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述第二待识别示数图像输入至所述数字式图像检测模型，获取所述数字式仪表的示数，包括：将所述第二待识别示数图像输入至分类网络ResNet模型中进行识别，获取至少一个数值及其位置坐标；其中，所述数值包括0至9的数字以及小数点；根据所述位置坐标将所述数值按照从左到右进行组合，得到所述数字式仪表的示数。7.一种基于机器视觉的仪表示数识别装置，其特征在于，所述装置，包括：2CN113837159A权利要求书2/2页图像采集单元，用于获取特定范围内的图像数据；其中，所述图像数据包括至少一个仪表的待识别示数图像；检测单元，用于将所述图像数据输入至训练好的实时目标检测框架Yolov5网络模型，获取所述仪表的所述待识别示数图像及其类型；处理单元，用于将所述待识别示数图像输入至根据所述类型确定的图像检测模型，获取所述仪表的示数。8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述检测单元，还包括：检测框标注单元，用于将所述图像数据输入