[發明專利]一種儀表識別方法及裝置

有效

• 申請號: 202011554472.3
• 申請日: 2020-12-24
• 公開（公告）號: CN112560983B
• 公開（公告）日: 2023-09-08
• 發明（設計）人: 帥民偉;蔡富東;呂昌峰;劉煥云
• 申請（專利權）人: 濟南信通達電氣科技有限公司
• 主分類號: G06V30/146
• 分類號: G06V30/146;G06V30/19;G06V10/82;G06V20/62;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/08
• 代理公司: 北京君慧知識產權代理事務所(普通合伙) 11716
• 代理人: 董延麗

1.一種儀表識別方法，其特征在于，所述方法包括：

通過若干指針式儀表圖像樣本數據集，對第一神經網絡模型進行訓練，得到訓練后的第一神經網絡模型；所述訓練后的第一神經網絡模型用于確定所述指針式儀表圖像中表盤的位置與型號；

通過所述若干指針式儀表圖像樣本數據集，對第二神經網絡模型進行訓練，得到訓練后的第二神經網絡模型；所述訓練后的第二神經網絡模型用于確定所述指針式儀表圖像中指針的關鍵點，以定位所述指針的位置；以及用于確定所述指針所在窗口的關鍵點，以定位所述窗口的位置；其中，所述指針的關鍵點包括，儀表中指針的起點與終端；所述用于確定所述指針所在窗口的關鍵點的點包括，指針所在窗口的左上角點、右上角點、左下角點、右下角點；

其中，第一神經網絡模型與所述第二神經網絡模型不同；

所述對第二神經網絡模型進行訓練，得到訓練后的第二神經網絡模型之后，所述方法還包括：

將待測儀表圖像輸入所述訓練后的第一神經網絡模型，得到所述待測圖像中表盤的位置與型號；

將所述待測儀表圖像，與得到的所述待測儀表圖像中表盤的位置與型號，同時輸入所述訓練后的第二神經網絡模型，得到所述待測儀表圖像中指針的起點位置與終點位置，以及指針所在窗口的關鍵點坐標；

根據所述待測圖像中指針的起點位置坐標與終點位置坐標，以及指針所在表盤中的零刻度線位置坐標與滿刻度線位置坐標，以確定所述待測儀表圖像中的指針讀數；

所述同時輸入所述訓練后的第二神經網絡模型，得到所述待測儀表圖像中指針的起點位置與終點位置，以及指針所在窗口的關鍵點坐標，具體包括：

通過訓練后的第一神經網絡模型對所述待測儀表圖像中的表盤進行標注，通過標注出的表盤確定所述表盤的型號；

通過訓練后的第二神經網絡模型，對所述待測儀表圖像中的若干指針的起點與終點，分別進行標注，以確定指針在所述表盤的位置；

對所述待測儀表圖像中指針所在窗口中，同時具有水平與垂直特性的關鍵點進行標注，通過所述水平與垂直特性的關鍵點的坐標，對標注出的表盤圖像進行透視變換；

所述同時輸入所述訓練后的第二神經網絡模型，得到所述待測儀表圖像中指針的起點位置與終點位置，以及指針所在窗口的關鍵點坐標之后，所述方法還包括：

通過對所述指針所在窗口的關鍵點的坐標進行透視變換，得到正視圖狀態下的表盤圖像與對應的單應性矩陣；

通過所述單應性矩陣，以及待測儀表圖像中指針的起點坐標與終點坐標，對所述指針的起點坐標與終點坐標進行透視變換，得到正視圖狀態下指針的起點坐標與終點坐標。

2.根據權利要求1所述的一種儀表識別方法，其特征在于，所述根據所述待測圖像中指針的起點位置坐標與終點位置坐標，以及指針所在表盤中的零刻度線位置坐標與滿刻度線位置坐標，以確定所述待測儀表圖像中的指針讀數之前，所述方法還包括：

將得到的所述待測儀表圖像中指針的起點位置與終點位置，與所述指針所在窗口的關鍵點位置，通過熱力圖方式展現出來；

通過非極大抑制算法對所述熱力圖中指針起點與終點的關鍵點圖像，與指針所在窗口的關鍵點圖像進行計算，使熱力圖中關鍵點圖像的范圍進行縮小。

3.根據權利要求1所述的一種儀表識別方法，其特征在于，所述指針的起點坐標與終點坐標進行透視變換，得到正視圖狀態下指針的起點坐標與終點坐標之后，所述方法還包括：

在所述正視圖狀態下，確定所述待測儀表圖像中零刻度線與滿刻度線分別與水平線的夾角，以此確定所述零刻度線與滿刻度線之間的夾角；

將所述待測儀表圖像中屬于同一指針的關鍵點進行連線，確定該指針與零刻度線夾角的角度；

通過公式確定所述待測圖像中指針所指示的讀數；其中，V是指針的讀數；M是儀表的量程；α為指針與零刻度線夾角的角度；β為零刻度線與滿度線夾角的角度。