Abstract：
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。
Keyword：
Reprint 's Address：
Email：
Source ：
信息技术与网络安全
Year： 2021
Issue： 10
Volume： 40
Page： 53-60
Cited Count：
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count：
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 1
Affiliated Colleges：
