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龙图腾网恭喜西安理工大学申请的专利基于深度学习的数字仪表自动识别、定位与读数方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114782669B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210018923.4，技术领域涉及：G06V10/22；该发明授权基于深度学习的数字仪表自动识别、定位与读数方法是由杨延西;匡益;刘磊;韩乐;孙俏设计研发完成，并于2022-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的数字仪表自动识别、定位与读数方法在说明书摘要公布了：本发明公开的基于深度学习的方法实现数字仪表的识别、定位与读数方法，首先拍摄带有数字仪表的图像，共采集1000张制成数据集；然后将数据集使用Labelimg进行标注，随后按6:2:2的比例划分为训练集、测试集、验证集；将标注的图像送入到训练调优后的YOLOv3网络模型中，然后截取数字仪表图像并将其输入到改进的CenterNet网络得到数字显示区域坐标与倾斜角度，再根据倾斜角度对图像进行倾斜校正并截取数字显示区域图像，最后将数字显示区域图像直接输入到CRNN网络中得到最后的读数识别结果。相比于传统算法，本发明降低了仪表倾斜、环境变化等情况对读数识别的影响，且适用范围更广、鲁棒性更好。

本发明授权基于深度学习的数字仪表自动识别、定位与读数方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的数字仪表自动识别、定位与读数方法，其特征在于，具体按以下步骤实施：步骤1、拍摄带有数字仪表（3）的图像；步骤2、用2类数显温度表及数据集扩充手段共采集数字仪表图像1000张，制作仪表数据集；步骤3、将步骤2中数据集使用Labelimg标注软件进行数据集标注，随后按照6:2:2的比例将数据集划分为训练集、测试集、验证集；步骤4、对YOLOv3网络模型进行训练与调优，将步骤3标注的图像送入到YOLOv3网络模型中，网络输出为图像中数字仪表的位置信息与分类信息；步骤5、对CenterNet网络模型进行训练与调优，将步骤4中输出的数字仪表的位置信息输入到改进的CenterNet网络模型中，网络输出为数字仪表显示区域位置信息与倾斜角度；步骤6、根据步骤5中输出的数字仪表倾斜角度对显示区域进行倾斜变换，得到校正后的显示区域图像；步骤7、对CRNN网络模型进行训练与调优，将步骤6中校正后的显示区域图像输入到CRNN网络模型中，得到最终的数字仪表读数；所述步骤5改进的CenterNet网络模型为在原始CenterNet网络结构基础上，修改网络输入尺寸为256×256×3，主干提取网络选择ResNet-50，并将ResNet-50中的最后一层下采样操作替换为空洞卷积，在head部分新增一条角度回归分支；具体由两层卷积层及一层ReLU激活层组成，各层组成如下：第一层卷积层卷积核大小为64×3×3，特征图输出为64×64×64，第二层为ReLU激活层，第三层为卷积层即输出层，卷积核大小为1×1×1，特征图输出为1×64×64；由于增加了一条角度回归分支，相应的要加入旋转角度回归的损失函数，采用最小绝对值作为损失函数，即L1损失函数，改进的CenterNet损失函数具体公式如下： 其中，为CenterNet网络的损失函数，为角度回归分支损失的权重，网络中取0.5，为角度预测值，为真实旋转角度值；步骤6中所述倾斜变换为以中心点为原点，旋转矩阵表示为 其中为步骤5输出得到的倾斜角；所述步骤7中训练与优化为首先通过网络爬虫爬取网络图片中以数显仪表、数显温度表为关键词的图像，对图像进行筛选、裁剪处理，得到仅包含数字部分的图像，其次将本次实验中采集的图像进行裁剪，得到数据集；训练分为两阶段进行，第一阶段仅使用处理后网络图片进行训练，训练参数设置如下：图像输入尺寸为32×100×3，batchsize为128，迭代轮数设置为72轮，初始学习率为0.005，优化算法为Adam算法；第二阶段，将数据集按照8:1:1比例划分为训练集、验证集和测试集，将第一阶段得到的最佳模型作为预训练模型，使用训练集再该模型上进行训练，第二阶段训练参数设置如下：图像输入尺寸为32×100×3，batchsize为128，迭代轮数设置为144轮，初始学习率为0.0005，学习率衰减系数0.00004，优化算法为Adam算法，一阶矩估计、二阶矩估计衰减率为0.9、0.999，设置L2正则化；通过观察验证集的损失值变化曲线，当呈现一个下降趋势并在一定次数迭代后，趋于稳定时，视为模型收敛，若不收敛则按照10的倍数进行增加或减小学习率大小重新训练。

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