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申请/专利权人：惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司
申请日：2019-09-27
公开（公告）日：2024-06-07
公开（公告）号：CN110866440B
主分类号：G06V20/40
分类号：G06V20/40;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.07#授权;2020.03.31#实质审查的生效;2020.03.06#公开
摘要：本发明涉及指针仪表检测的技术领域，尤其涉及一种指针仪表深度学习网络搭建方法、检测方法及其系统。所述深度学习网络用于识别指针仪表的检测视频，并转换输出指针仪表的坐标像素信息，该搭建方法包括，获取样本视频信息，所述样本视频信息为包括指针仪表多个运动周期的连续视频，根据样本视频信息得到训练视频片段；根据训练视频片段得到图像帧；对图像帧进行预处理，得到指针数据集；根据指针数据集进行深度学习训练，得到指针检测网络模型。本发明的搭建方法简单方便，采集准确，降低了深度学习网络搭建的局限性，保证了深度学习网络模型的性能，保证深度学习网络的测试效果，大大提高了网络模型性能，提高了指针坐标像素信息转换的准确性。
主权项：1.一种指针仪表检测方法，其特征在于，包括，获取包括待测仪表至少一个连续运动周期的指针视频信息；通过深度学习网络对指针视频信息进行处理，得到待测仪表的坐标像素信息；根据坐标像素信息，得到待测仪表的运动状态信息，其中，所述运动状态信息包括角速度曲线信息和轨迹曲线信息；通过神经网络对角速度曲线信息与预设角速度曲线进行比对，得到第一比对信息;通过神经网络对轨迹曲线信息与预设轨迹曲线进行比对，得到第二比对信息;根据第一比对信息和第二比对信息，得到检测结果；其中，所述深度学习网络用于识别指针仪表的检测视频，并转换输出指针仪表的坐标像素信息，深度学习网络的搭建方法包括：获取样本视频信息，所述样本视频信息为包括指针仪表多个运动周期的连续视频，根据样本视频信息得到训练视频片段；根据训练视频片段得到图像帧；对图像帧进行预处理，得到指针数据集；根据指针数据集进行深度学习训练，得到指针检测网络模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 惠州市德赛西威汽车电子股份有限公司 一种指针仪表深度学习网络搭建方法、检测方法及其系统
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