基于改进YOLOv4-Tiny的指针仪表自动读取方法

摘要

为了提高对指针仪表识别的准确率与泛化能力,提出一种基于改进YOLOv4-Tiny的指针仪表自动读取方法。该方法一级模型基于YOLOv4-Tiny算法,提取指针仪表表盘区域以及仪表分类,并通过加深主干特征提取网络、增加FPN(Feature Pyramid Networks)结构与检测头、使用PreLU(Parametric Rectified Linear Unit)激活函数,提高原YOLOv4-Tiny模型的检测精度。二级读数算法通过(PPHT)累计概率霍夫变换和最小二乘法拟合指针,通过斜率推导仪表读数。实验结果表明,改进方法能够有效、准确地完成对指针仪表的读取,改进的YOLOv4-Tiny模型相比于原模型F1分数提升了10.65百分点,达到了93.31%,FPS达到了192,整体识别准确率达到了99.36%。