基于关键点检测的指针仪表读数算法

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通过摄像头实现指针式仪表自动读数时易受复杂环境、摄像头不同角度等因素影响,而且在实际的应用中难以均衡检测速度和检测精度,为此,本文提出一种基于关键点检测的指针仪表读数算法。以ResNet18为主干网络,摒弃了最后两个阶段的残差块以及之后的全连接层,并针对指针仪表表盘的特点设计了一个轻量级特征融合网络,同时引入提高模型性能的姿态修正机(pose refine machine, PRM)。最后利用得到的表盘圆心、零刻度线、当前指针刻度3个关键点信息,通过角度法完成读数计算。实验结果表明,本文算法读数误差仅为0.506%,速度可达53fps,相比于传统算法具有较高的精确度;相比于其他同类算法,在拥有更少参数量与运算复杂度的情况下,仍能实现对指针关键点的高准确度预测,充分证明所提算法的有效性。
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