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目前，對于數(shù)顯儀表的識別，多采用傳統(tǒng)的圖像處理及機器學習等方法，在復雜多變的應用場景中，其對字符、數(shù)字的識別準確率低，難以滿足實時應用的要求。針對以上問題，將傳統(tǒng)圖像處理技術(shù)與深度學習方法相結(jié)合，提岀了一種基于可變形卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)顯儀表示數(shù)分割與識別方法。該方法包含圖像預處理、字符分割與識別等步驟。首先，使用 Gray World算法對待識別圖像進行亮度均衡，并通過彩色分割提取屏幕區(qū)域;其次，對圖像進行形態(tài)學操作，以便使用投影直方圖法完成字符與對應小數(shù)點的整體分割;最后，設計并訓練了一種可變形卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對字符進行識別，優(yōu)化了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡感受野幾何結(jié)構(gòu)固定的內(nèi)在問題。實驗結(jié)果表明，加入可變形卷積有效提高了圖像的識別準確率和網(wǎng)絡的收斂速度;該方法的整體識別準確率達到99.45%，檢測速度為10FPS，能夠滿足實際應用需求。
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