[發明專利]數字表識別方法、裝置以及電子設備有效
| 申請號: | 202010118061.3 | 申請日: | 2020-02-25 |
| 公開(公告)號: | CN111353502B | 公開(公告)日: | 2023-06-30 |
| 發明(設計)人: | 張晨光 | 申請(專利權)人: | 北京眸視科技有限公司 |
| 主分類號: | G06V30/148 | 分類號: | G06V30/148;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司: | 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人: | 張萌 |
| 地址: | 100000 北京市海淀區*** | 國省代碼: | 北京;11 |
| 權利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 字表 識別 方法 裝置 以及 電子設備 | ||
本申請提供了一種數字表識別方法、裝置以及電子設備,涉及圖像識別技術領域,解決了目前識別出的數字表示數的完整度較低的技術問題。該方法包括:獲取數字表圖像;在所述數字表圖像中確定包含文本的待識別區域,所述文本包括示數以及物理單位;其中,在所述數字表圖像中距離所述示數最近的物理單位為所述示數對應的物理單位;對所述待識別區域中的所述文本進行識別,得到示數識別結果和所述示數識別結果對應的物理單位識別結果。
技術領域
本申請涉及圖像識別技術領域,尤其是涉及一種數字表識別方法、裝置以及電子設備。
背景技術
隨著科學技術的發展,數字表作為一種重要的數據顯示工具變得越來越普遍。
目前,現有的數字表識別讀取過程是對提取到的數字區域進行分割,然后再對分割后的圖像進行示數的識別,最終得到數字表的示數。但是,這種方法得到的數字表示數的完整度較低,相對于數字表其示數具備的意義較小。
發明內容
本發明的目的在于提供一種數字表識別方法、裝置以及電子設備,以解決目前識別出的數字表示數的完整度較低的技術問題。
第一方面,本申請實施例提供了一種數字表識別方法,所述方法包括:
獲取數字表圖像;
在所述數字表圖像中確定包含文本的待識別區域,所述文本包括示數以及物理單位;其中,在所述數字表圖像中距離所述示數最近的物理單位為所述示數對應的物理單位;
對所述待識別區域中的所述文本進行識別,得到示數識別結果和所述示數識別結果對應的物理單位識別結果。
在一個可能的實現中,所述數字表圖像包括連續采集的多個數字表圖片;所述方法還包括:
從所述多個數字表圖片中獲取相同的物理單位對應的多個所述示數識別結果;
基于多個所述示數識別結果,確定所述相同的物理單位對應的最終示數結果。
在一個可能的實現中,基于多個所述示數識別結果,確定所述相同的物理單位對應的最終示數結果的步驟,包括:
在多個所述示數識別結果中過濾超出預設數值范圍的示數識別結果,得到正常示數識別結果;
計算多個所述正常示數識別結果的平均值,得到最終示數結果。
在一個可能的實現中,基于多個所述示數識別結果,確定所述相同的物理單位對應的最終示數結果的步驟,包括:
在所述相同的物理單位對應的多個所述示數識別結果中,按照采集時間順序確定最后一個采集到的目標示數識別結果;
將所述目標示數識別結果確定為所述相同的物理單位對應的最終示數結果。
在一個可能的實現中,獲取數字表圖像的步驟,包括:
獲取原始圖像,所述原始圖像中包含有數字表;
利用目標檢測神經網絡模型對所述原始圖像中所述數字表的位置和尺寸進行檢測,得到數字表圖像。
在一個可能的實現中,所述目標檢測神經網絡模型為基于單個神經網絡的目標檢測(You?Only?Look?Once,簡稱Yolo)神經網絡模型。
在一個可能的實現中,所述文本還包括所述數字表的表盤文字,所述表盤文字用于表示所述數字表的信息;
對所述待識別區域中的所述文本進行識別,得到示數識別結果和所述示數識別結果對應的物理單位識別結果的步驟,包括:
對所述待識別區域中的所述文本進行識別,得到文本識別結果;
該專利技術資料僅供研究查看技術是否侵權等信息,商用須獲得專利權人授權。該專利全部權利屬于北京眸視科技有限公司,未經北京眸視科技有限公司許可,擅自商用是侵權行為。如果您想購買此專利、獲得商業授權和技術合作,請聯系【客服】
本文鏈接:http://www.szxzyx.cn/pat/books/202010118061.3/2.html,轉載請聲明來源鉆瓜專利網。





