基于循环一致对抗学习的段码液晶仪表读数识别方法

作     者：惠毅 徐望明 叶胜 HUI Yi;XU Wangming;YE Sheng

作者机构：武汉科技大学信息科学与工程学院湖北武汉430081 武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心湖北武汉430081 

基　　金：国家自然科学基金项目(51805386) 武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心开放课题(MADTOF2021B02) 

出 版 物：《武汉科技大学学报》 (Journal of Wuhan University of Science and Technology)

年 卷 期：2025年第48卷第1期

页      码：59-69页

摘      要：为解决自然场景中仪表图像受复杂光照、背景及其他随机干扰所造成的读数识别难题,提出一种基于循环一致对抗学习的段码液晶仪表读数识别方法。该方法使用M-CRAFT作为字符检测网络,获取段码读数区域和段码字符位置,通过后处理算法分割得到段码字符子图像,然后以循环一致对抗域自适应网络CYCADA为基础,增加感知损失和重构损失并设计分类器,构建了一种改进的字符背景分离与识别网络I-CYCADA,用于将具有复杂背景的段码字符图像转换为清晰直观的二值图像,从而使读数识别变得更为简单和准确。为了验证该方法的有效性,构建了由多种复杂场景下的液晶段码仪表图像组成的数据集。实验结果表明,I-CYCADA可与不同CNN分类网络结合使用,均能提升转换后的段码字符图像的识别准确率,本文方法在自建数据集上的字符级识别准确率达95.39%,完整读数识别准确率达86.65%,有效改善了对困难样本的识别效果,且轻量级设计可满足实时性要求。

主 题 词：液晶仪表 读数识别 对抗学习 域自适应 感知损失 重构损失 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1674-3644.2025.01.008

馆 藏 号：203157013...