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本发明一种基于深度学习的配电柜表盘数码管视觉识别方法,现场相机采集配电柜表盘图像,并通过无线传输设备发送至远程控制平台;在远程控制平台,通过数字区域定位和字符分割,将字符图像归一化得到标准像素尺寸后标记,生成样本数据集;构建基于深度学习的ResNet网络模型,将样本数据集按比例划分后输入网络模型中训练,训练后选取得分最高的模型作为待部署模型;将训练好的模型部署在远程控制平台,采集待测配电柜表盘图像进行预测。本发明解决了配电柜表盘数码管的识别繁琐、准确率低、设备资源浪费较多等问题,具有识别速度快、
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113139541 A
(43)申请公布日 2021.07.20
(21)申请号 202110444655.8 G06N 3/04 (2006.01)
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