申请/专利权人：华能吉林发电有限公司;中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;华能吉林发电有限公司镇赉风电厂

申请日：2024-01-31

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117935246A

主分类号：G06V20/62

分类号：G06V20/62;G06V10/25;G06V10/82;G06V10/764;G06V10/42;G06V10/34;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/082

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本申请提出一种基于深度学习技术的仪表示数识别方法及装置，涉及图像处理技术领域，其中，方法包括：根据拍摄环境对原始图像进行预处理以获取预处理图像；确定所述预处理图像中的仪表盘区域，并提取所述仪表盘区域中的仪表盘图像；将所述仪表盘图像输入神经网络模型以提取目标像素集；根据所述目标像素集中的像素类型进行对应的处理以确定仪表示数。通过提取仪表盘图像中的目标像素集并识别对应的像素类型，实现了根据图像读取仪表盘的示数，降低了仪表盘示数读取误差，提高了仪表盘示数读取的准确度和效率。

主权项：1.一种基于深度学习技术的仪表示数识别方法，其特征在于，包括以下步骤：根据拍摄环境对原始图像进行预处理以获取预处理图像；确定所述预处理图像中的仪表盘区域，并提取所述仪表盘区域中的仪表盘图像；将所述仪表盘图像输入神经网络模型以提取目标像素集；根据所述目标像素集中的像素类型进行对应的处理以确定仪表示数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华能吉林发电有限公司;中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;华能吉林发电有限公司镇赉风电厂 基于深度学习技术的仪表示数识别方法及装置

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