文献类型：专利

专利类型：发明专利

是否失效：否

是否授权：否

申 请 号：CN202311192653.X

申 请 日：20230915

发 明 人：吴英 陈浩辰 伍建全 翟渊

申 请 人：重庆科技学院

申请人地址：401331 重庆市沙坪坝区虎溪大学城东路30号

公 开 日：20231212

公 开 号：CN117218658A

代 理 人：李峰

代理机构：深圳国联专利代理事务所(特殊普通合伙)

语　　种：中文

摘　　要：本发明公开了一种基于深度学习的字轮式表盘读数识别方法，表盘读数识别技术领域，识别方法包括步骤：采集包含表盘读数区域的图像；通过检测模型识别表盘的字符区域位置；通过识别模型对字符区域的字符进行识别；输出识别模型识别的字符，完成识别，所述检测模型包括：特征识别模块，所述特征提取模块对采集包含表盘读数区域的图像进行预处理，提取特征图；特征交互模块，所述特征交互模块将多个特征图进行特征交互；融合模块，所述融合模块将不同特征图进行采样融合，特征融合中使用二阶注意力来完成特征图权重的分配；预测模块，所述预测模块整合融合模块信息，对字符区域位置进行识别，本发明中识别方法可以更准确的对字符进行识别。

主 权 项：1.一种基于深度学习的字轮式表盘读数识别方法，其特征在于，识别方法包括步骤：采集包含表盘读数区域的图像；通过检测模型识别表盘的字符区域位置；通过识别模型对字符区域的字符进行识别；输出识别模型识别的字符，完成识别。

关 键 词：表盘读数  融合模块  特征交互 字符区域  特征图  模型识别  预测模块  预处理  表盘 采集  图像  特征识别模块  特征提取模块  输出识别  特征融合  提取特征  字轮式  检测  采样  二阶  权重  整合  注意力 融合  分配  学习  

IPC专利分类号：G06V30/148;G06V30/18;G06V30/19;G06N3/0464;G06V10/82