基于语义分割和卷积神经网络的数显表识别算法研究

摘要

针对传统数显表读数识别算法适用性差、抗噪能力弱等问题,提出了一种适用于小数据集的基于语义分割和卷积神经网络(CNN)的数显表读数识别算法。该算法通过融合残差网络的U-net实现数字区域定位,利用卷积神经网络实现数字识别。采用mnist数据集预训练模型,使用真实表盘数字图片进行微调,建立适用于多种类、有背景噪声条件下的数显表识别模型。利用家用水表图片构建的测试数据集对算法进行验证。实验结果表明,数字区域定位分割结果的平均IoU为99.76%,160张水表读数识别准确率为100%,单张图片识别用时350.59 ms,满足工程应用需求。