一种基于多尺度特征信息融合的MS-YOLOv3工业仪表读数检测方法

专利申请号：CN202211038075.X

公 开 号：CN115115925B

发 明 人：吴伟龙 李瑞峰 张陈涛 王政 赵紫阳 汤思榕 林文伟 

代 理 人：泉州君典专利代理事务所(普通合伙)胡希琰

代理机构：泉州君典专利代理事务所(普通合伙)

专利类型：发明专利

申 请 日：20221202

公 开 日：20220829

专利主分类号：G06V10/82

关 键 词：仪表盘 检测 网络模型 预处理 网络结构 检测技术领域 图像 多尺度特征 巡检机器人 先验 工业仪表 算法检测 图像矫正 图像确定 图像输入 信息融合 仪表读数 仪表图像 指针位置 重新构建 重新构造 关键点 柜门 示数 矫正 客户 优化 

摘      要：本发明涉及仪表读数检测技术领域，特别涉及一种基于多尺度特征信息融合的MS‑YOLOv3工业仪表读数检测方法。其包括根据MobilenetV3网络结构与SPPNet结构重新构建MS‑YOLOv3检测网络模型，并对其先验框及FPN进行优化；对MS‑YOLOv3检测网络模型进行训练；将待检测仪表盘图像输入至经训练的MS‑YOLOv3检测网络模型中，得到待检测仪表盘图像中的仪表盘关键点并进行图像矫正；对矫正后的仪表盘图像进行预处理；根据预处理后的仪表盘图像确定指针位置方向及示数。通过对网络结构进行重新构造，可以有效提高巡检机器人检测效率，增强了对仪表图像特征的提取能力以及算法检测的稳定性，满足客户关闭柜门下进行检测的需求。