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摘要
针对工业环境中仪表安装不固定,且存在大量干扰的问题。文中利用改进的SSD目标检测算法对仪表进行定位检测,并对数字进行识别。将SSD的基础网络更换为ResNet-50。接着加入特征金字塔FPN,增强对于小目标的检测。在位置回归中引入GIoU作为比较任意两个形状的新度量,将定位损失由Smooth L1 loss变为GIoU loss。最后利用4层卷积神经网络对数字式仪表进行读数。试验结果表明,该方法在测试集上达到78.96 mAP,0～9数字识别率达到98.3%。在仪表定位、数字识别中效果明显。
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