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目前，對(duì)于數(shù)顯儀表的識(shí)別，多采用傳統(tǒng)的圖像處理及機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，在復(fù)雜多變的應(yīng)用場(chǎng)景中，其對(duì)字符、數(shù)字的識(shí)別準(zhǔn)確率低，難以滿足實(shí)時(shí)應(yīng)用的要求。針對(duì)以上問(wèn)題，將傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)與深度學(xué)習(xí)方法相結(jié)合，提岀了一種基于可變形卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)顯儀表示數(shù)分割與識(shí)別方法。該方法包含圖像預(yù)處理、字符分割與識(shí)別等步驟。首先，使用 Gray World算法對(duì)待識(shí)別圖像進(jìn)行亮度均衡，并通過(guò)彩色分割提取屏幕區(qū)域;其次，對(duì)圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)操作，以便使用投影直方圖法完成字符與對(duì)應(yīng)小數(shù)點(diǎn)的整體分割;最后，設(shè)計(jì)并訓(xùn)練了一種可變形卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)字符進(jìn)行識(shí)別，優(yōu)化了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感受野幾何結(jié)構(gòu)固定的內(nèi)在問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，加入可變形卷積有效提高了圖像的識(shí)別準(zhǔn)確率和網(wǎng)絡(luò)的收斂速度;該方法的整體識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到99.45%，檢測(cè)速度為10FPS，能夠滿足實(shí)際應(yīng)用需求。
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