【摘 要】
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在工业现场中,通过移动机器人自主巡检与读表的应用越来越广泛。数显仪表的读数受到光照、对焦和场景等因素的影响,存在识别精度低的问题。针对上述问题,提出了融合感知与控制的数显仪表识别机制,首先使用图像目标检测网络识别数显仪表,标出目标区域。随后设计基于图像反馈的智能车控制策略,以此抑制模糊对焦的影响。再使用改进的自动色彩均衡(ACE)算法对基于色彩膨胀切割的数字块进行图像色彩增强。最后通过卷积循环神经
【机 构】
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福州大学电气工程与自动化学院,工业自动化控制技术与信息处理福建省高校重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61973085)。
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在工业现场中,通过移动机器人自主巡检与读表的应用越来越广泛。数显仪表的读数受到光照、对焦和场景等因素的影响,存在识别精度低的问题。针对上述问题,提出了融合感知与控制的数显仪表识别机制,首先使用图像目标检测网络识别数显仪表,标出目标区域。随后设计基于图像反馈的智能车控制策略,以此抑制模糊对焦的影响。再使用改进的自动色彩均衡(ACE)算法对基于色彩膨胀切割的数字块进行图像色彩增强。最后通过卷积循环神经网络(CRNN)进行实时仪表数字识别。通过实验验证了所设计技术的性能,证明了方法的可行性和有效性。
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