基于改进YOLOv5s的指针式水表读数检测

针对光照不均匀和水表表盘雾化的指针式水表在读数检测时出现漏检、误检等问题,提出一种基于改进YOLOv5s的指针式水表读数检测方法。首先,采用Mosaic、Mixup等数据增强方法,提高模型的泛化能力;其次,引入加权双向特征金字塔网络(bilateral feature pyramid network, BiFPN)实现更高层次的特征融合使得水表图像的深层特征图和浅层特征图充分融合,提高网络的表达能力;然后,嵌入卷积注意力机制(convolutional block attention module, CBAM),在通道和空间双重维度上强化指针式水表子表盘示数特征;最后将完全交并比损失函数(complete intersection over union loss, CIoU-Loss)替换为SIoU_Loss(scylla intersection over union loss),提升边界框的回归精度。改进算法的mAP@0.5达到97.8%,比YOLOv5s原始网络提升了3.2%。实验结果表明:该算法能有效提高指针式水表的读数检测精度。

Hough变换的改进及其在指针式水表识别过程中的应用

在图像处理中,Hough变换广泛地应用于图像空间图形的检测,是从图像中识别几何图形的基本方法之一,但是其对于除直线之外的检测基本都会涉及3个甚至3个以上的参数,导致变换过程中所使用的存储空间大,计算时间长。针对传统Hough变换的算法缺点,提出一种改进的Hough变换算法,首先对原图像进行灰度化、滤波等图像预处理,然后结合图像的结构信息缩小变换像素点所处的范围,从而大大减少计算时间。进一步再将改进的Hough变换应用于图像特征提取,即圆和指针的提取。最后根据圆心连线与指针的角度来对指针的读数进行判别。

指针式水表数据远传系统的研究

分析现有人工抄表方式及已有水表自动抄表系统存在的问题,提出一种低成本的基于视觉技术的指针式水表远传抄表系统的设计方案。该系统平时不需要供电,只是在抄表时才临时提供电源,具有节电功能且无数据累计误差;水表读数以图像方式保存,当出现问题时便于用户核对。采用图像截取方法仅采集对识别有用的图像信息,降低对存储空间及处理速度的要求,用较低成本的处理器替代高成本专用图像处理器,降低电路成本;根据采集的指针图像特点和指针式水表的结构特征,设计确定指针指向的算法,并将识别软件嵌入到硬件采集器中,在硬件采集器中实现指针式水表读数的识别。实验证其可应用性,对指针式水表数据远传系统的发展有重要意义。

基于图像处理的水表智能检定系统研究

为实现指针式水表自动判读和提高识别精度,结合水表表盘结构信息来识别表盘读数的图像。水表指针提取过程中采用色差模型对图像进行处理;计算针尖像素质心均值实现对指针方向的确定;特别对指针判读时采用一种改进的角度法实现判读准确性的提高。最后,以检定水表的不同流量点的示值误差作为衡量系统准确性的主要验证指标,通过与其他传统方法相比较,结果表明,利用图像处理和改进的角度判读方法具有很好的准确性和可靠性。

基于向量角度判读的水表自动检定系统研究

为实现指针式水表自动判读和提高识别精度,结合水表表盘结构信息来识别表盘读数的图像处理方法。水表指针提取过程中采用色差模型对图像进行处理;计算针尖像素质心均值实现对指针方向的确定;特别对指针判读时采用一种改进的角度法实现判读准确性的提高。最后,以检定水表的不同流量点的示值误差作为衡量系统准确性的主要验证指标,通过与其他传统方法相比较,实验结果表明,利用基于向量的角度判读方法具有很好的准确性和可靠性。