基于YOLOv5的水表字轮读数自动识别方法

作者：陈文萍; 娄嘉骏; 江少锋; 赵珈兿; 李根

来源：仪表技术, 2023, (03): 43-46+74.

DOI：10.19432/j.cnki.issn1006-2394.2023.03.011

• 图像处理
• 目标检测算法
• 字符识别
• 半字符
• 水表
• 字轮

基于水表公司内实地采集的一批检定水表数据集，通过数据增强扩增数据集，标注表盘和字轮框数据集并训练模型，实现水表表盘区域和字轮区域定位；标注水表机械字轮的半字符的数据集，在PyTorch框架下搭建YOLOv5算法环境，采用YOLOv5s网络模型进行训练。实验结果表明，该方法的字轮数字识别训练模型的mAP@0.5∶0.95值达到0.95,字轮字符识别的整体准确率达到93.85%,与模板匹配方法相比准确率提高了5.58%,其中半字符识别准确率提高了9.15%,有效解决了水表字轮半字符识别错误率高的问题，在水表等仪表读数的自动化改造方面具有一定的应用价值。

• 单位
  南昌航空大学