基于深度学习的水表示数检测与识别

摘要

本文设计了一套基于深度学习的字轮式水表示数识别系统,该系统基于YOLOv5和CRNN分两个阶段实现水表字轮检测与字符识别。提出了一种基于角点定位的YOLOv5目标检测方法,将直接定位字轮框转变为定位矩形框的角点坐标。测试结果表明,文本检测模型在测试集上的平均精度均值达到98.00%,文本识别模型识别准确率达到94.80%,该系统可用于水表读数识别。