目录
前言
设计思路
一、课题背景与意义
二、算法理论原理
2.1 YOLOv5算法
三、检测的实现
3.1 数据集
3.3 实验及结果分析
实现效果图样例
最后
前言
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设计思路
一、课题背景与意义
目前我国机械式水表仍占据水表行业重要份额。一般来说，水表厂商会对出厂的水表进行检定，其中抄表步骤必不可少，而人工抄表烦琐且易造成人为误差。一些研究人员采用模板匹配、特征匹配等方法进行字符识别，但这些方法存在以下缺陷。文针对字轮数字半字符识别设计了算法，有效解决了水表字轮半字符识别困难的问题，同时提高了识别系统的可用性，以期对水表等仪表识别具有一定的应用价值。
二、算法理论原理
2.1 YOLOv5算法
YOLOv5与往期的版本比较，主要改进了主干部分，增加了数据增强和多正样本匹配。
1）主干改进。采用Focus网络结构，在图片中每间隔单个像素点取一值，由此获得4个独立的特征层，进而堆叠这4个独立特征层，而通道信息集中了图片的宽高信息，从而将输入通道扩充了4倍。
2）数据增强。主要采用Mosaic增强方式，将4张图片进行拼接从而实现数据增强，其优点是丰富了检测物体的背景，并且在BN计算时一次性计算了4张图片的数据。
3）多正样本匹配。在YOLO往期系列的训练过程中，每一个真实框对应一个正样本，一个真实框仅能由一个先验框负责预测，为了提升模型的训练效率，YOLOv5中增加了正样本的数量，在训练过程中，每一个真实框可由多个先验框负责预测。
相关代码：
def extract_local_features(image):
kernel = np.array([[0, -1, 0],
[-1, 4, -1],
[0, -1, 0]])
feature_map = cv2.filter2D(image, -1, kernel)
return feature_map
image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
feature_map = extract_local_features(image)
cv2.imshow('Original Image', image)
cv2.imshow('Feature Map', feature_map)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
三、检测的实现
3.1 数据集
在水表厂房拍摄检定水表图像，选取80余种水表图像，共计10000余张原图，用以标注数据集和测试。
水表字轮检定区域时的识别和表盘旋转校正，固定安装的水表会产生一定的机械旋转，而可分离式水表的表盘可以随意旋转。由于表盘图像发生旋转，后续的读数识别就会产生不确定性误差，因此需要对水表图像进行旋转方向的校正。
汇总表盘区域定位、字轮外框定位和字轮字符识别模型数据集数量，如表1所示。
3.3 实验及结果分析
根据准确率曲线、召回率曲线和平均精度均值@0.5:0.95曲线评估表盘区域定位、字轮外框定位和字轮字符识别模型的性能。训练过程中每10个epoch（一个epoch表示所有数据送入网络，完成一次前向计算+反向传播的过程）记录验证集的准确率、召回率和平均精度均值@0.5:0.95，绘制训练模型性能曲线。
准确率曲线：
召回率曲线：
平均精度均值＠0.5:0.95曲线：
相关代码如下：
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
# 加载和预处理数据集
def load_dataset():
# TODO: 加载水表字轮的图像数据集，并进行预处理（如图像大小调整、归一化等）
pass
# 构建模型
def build_model():
model = tf.keras.Sequential()
# TODO: 添加卷积层、池化层、全连接层等构建深度学习模型的代码
# 根据需要选择合适的模型架构
return model
# 进行模型训练
def train_model(model, X_train, y_train):
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
# 进行模型评估
def evaluate_model(model, X_test, y_test):
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print("Test Loss:", loss)
print("Test Accuracy:", accuracy)
实现效果图样例
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最后
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