仪表识别中的数码识别算法

Posted 2023-03-22

参考技术A 有关仪表识别的文章参考我以前的文章:

我们采用过OCR的方法和针对led数码的识别算法,做过测试.并买了一个数码计数器用于实际测试和数据采集,发现当前已有的OCR和算法不能很好的识别,原因在于:

所以,我们决定自己搭建模型,采集数据,训练出来一套可以实用的算法出来.

我们采用摄像头,使用自然场景下文本检测的方法,采集分割生成数据集:

考虑到图形比较简单,特征值也很明显,采用多层cnn模型就可以满足需求.

这个模型非常简单,是一个标准的cnn模型.对于简单的数字识别已经足够了.

我们采集了足够多的图片,按照分类从0-9,放入数据集中.

数据集生成

开始训练,训练完成保存数据集:

采用摄像头,使用opencv采集摄像头数据,采用自然场景下文本检测算法检测数字部分,并做分割处理,把处理的图片送到 刚才训练好的模型中做推理,
并把识别结果写到图片上.

一种本地边缘计算的仪表抓拍图片识别系统(成熟的AI识别算法])支持各种指针液晶数字仪表

自动重启:当手动退出软件后,软件将自动重启
开机启动:当电脑开机后，软件自动启动
运行模式:当配置完成后后可修改为服务模式,配置模式(如果软件正在配置则不运行后台识别线程)
保留时长:图片的保留时间,超过将删除(同时删除数据库记录)
重启时间:可以设置软件在几点钟重启

以下为图片选择按钮点击后弹出的窗口,具体操作可参考软件界面的红色说明
为了适应更多识别情况,在进行仪表数字识别时采用模板匹配的方式进行ocr,改方式可动态调整识别模板图片,以达到不断提高识别准确性的目的。
识别模板目录如下(wocrdata\\font):

可以手动把图片放入对应的数字目录下，重启软件后生效(或者使用软件的区域识别功能识别一次)
6.摄像头FTP配置
1.打开谷歌浏览器,在浏览器中输入摄像头的ip地址,在弹出界面中输入摄像头的账号密码,默认账号:admin,默认密码:admin(或者admin123),如下图:

2.选择 参数设置->高级设置,如下图:

3.配置图片保存参数,按照下图箭头流程一次点击填充后操作,最后点击 应用 按钮保存配置

4.点击上图中的 FTP设置 按钮,进入FTP配置界面,
服务器:192.168.12.33,端口:21,用户名:Administrator,密码:ABCabc123如下图箭头所示流程进行配置:

最后点击测试,如果配置正确则会弹出如下提示: