基于轻量级图像语义分割模型的指针式仪表读数全自动识别

作者：闫富海; 徐望明; 黄酋淦; 伍世虔

来源：激光与光电子学进展, 2022, 59(24): 19-28.

DOI：10.3788/LOP202259.2410001

• 图像处理
• 指针式仪表
• 语义分割
• 注意力机制
• 高斯热力图
• 透视变换

针对指针式仪表图像特点及现有读数识别方法存在的局限，提出了一种基于轻量级图像语义分割模型的读数全自动识别方法。首先，以轻量级语义分割网络CGNet为基础进行改进，通过增加通道注意力模块SENet进行特征增强和融合，同时适当加深分类层，从而预测更准确的刻度线、指针、量程数字等语义信息；接着，根据刻度线语义分割结果拟合椭圆，建立与标准圆的透视变换关系校正倾斜畸变的图像；然后，在校正图像中通过极坐标变换、图像细化、垂直投影等后处理操作精确提取刻度线、指针，并通过optical character recognition技术识别量程数字；最后，根据刻度线与指针相对位置关系及量程信息确定仪表读数。为验证该方法的有效性，构建了指针式仪表图像数据集。实验结果表明，该方法在图像语义分割精度上与现有轻量化方法相比有较大提升，对测试集图像读数识别的平均相对误差约为0.63%，可满足实际应用需求。

• 单位
  武汉科技大学