【摘要】：抄表是水務(wù)運(yùn)營(yíng)和管理部門的一項(xiàng)繁重而重要的工作。人工抄表方式費(fèi)時(shí)費(fèi)力。更換數(shù)字化測(cè)量表存在改造困難、價(jià)格昂貴等問(wèn)題。基于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù),指針式水表讀數(shù)識(shí)別是一種有效的替代方式,無(wú)需更換水表。其中,傳統(tǒng)圖像識(shí)別方法識(shí)別準(zhǔn)確率不夠高,速度不夠快。而基于深度學(xué)習(xí)方法對(duì)其進(jìn)行檢測(cè)與識(shí)別的研究,受到了人們的關(guān)注。本文旨在研究基于深度學(xué)習(xí)的指針式水表讀數(shù)檢測(cè)與識(shí)別方法,主要工作包括:1、構(gòu)建了涵蓋實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的指針式水表數(shù)據(jù)庫(kù)。其中包括:制定了一套針對(duì)現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的指針式水表采集規(guī)范,可以用于檢測(cè)與識(shí)別模型的訓(xùn)練;針對(duì)少數(shù)不規(guī)范的指針式水表圖像,提出了一套針對(duì)水表圖像規(guī)范化處理方法,包括旋轉(zhuǎn)、切割等主要步驟,降低了采集工作量;為了有利于檢測(cè)識(shí)別工作,針對(duì)指針式水表圖像設(shè)計(jì)了一種基于指針?lè)较騾^(qū)間判斷的標(biāo)注方法。2、提出了一種基于暗通道先驗(yàn)和DehazeNet的去除水表圖像中灰塵和水霧的方法。該方法利用場(chǎng)景和水表類型信息,設(shè)計(jì)了一種針對(duì)水表場(chǎng)景中的大氣光成分的計(jì)算方法;針對(duì)水表拍攝場(chǎng)景的特點(diǎn),改進(jìn)了水表場(chǎng)景透射率的計(jì)算方法;并采用暗通道先驗(yàn)計(jì)算過(guò)程進(jìn)行去除灰塵和水霧。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,去除灰塵水霧模型使得均值平均精度(mAP)提升0.012,錯(cuò)誤率下降12.77%,驗(yàn)證了方法的有效性。3、針對(duì)指針式水表圖像,提出了一種基于R-FCN的檢測(cè)與識(shí)別方法,并構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)對(duì)指針式水表讀數(shù)檢測(cè)與識(shí)別。其中包括特征提取模塊、改進(jìn)RPN模塊、新增多尺度特征檢測(cè)模塊、改進(jìn)分類模塊、位置敏感的ROIPooling模塊。在RPN模塊增加了殘差塊結(jié)構(gòu),使得感興趣區(qū)域的提取更加準(zhǔn)確。在特征提取模塊和分類模塊之間新增了一個(gè)多尺度特征檢測(cè)模塊,通過(guò)對(duì)不同尺度特征學(xué)習(xí),簡(jiǎn)化了后續(xù)檢測(cè)識(shí)別的難度。分類模塊融合了多尺度特征檢測(cè)模塊的結(jié)果,并增加了殘差塊結(jié)構(gòu),有效的提高了水表指針的檢測(cè)和識(shí)別的準(zhǔn)確率,并降低因網(wǎng)絡(luò)層深而導(dǎo)致的準(zhǔn)確率下降問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的檢測(cè)識(shí)別模型比原始R-FCN模型平均均值精度提升0.024,達(dá)到0.906,錯(cuò)誤率下降20.34%,再結(jié)合提出的去除水霧模型后平均均值精度達(dá)到0.918。本文提出的指針式水表檢測(cè)與識(shí)別方法,實(shí)現(xiàn)了指針的精確檢測(cè)與識(shí)別,與現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),以及性能較好的傳統(tǒng)檢測(cè)識(shí)別方法相比,在性能上和速度上具有明顯優(yōu)勢(shì)。
【圖文】：

新技術(shù)抄表研發(fā)難度大。逡逑經(jīng)調(diào)研發(fā)現(xiàn)，目前常見(jiàn)的水表主要為旋翼式水表，可以分為兩類：指針式水表和指逡逑針字輪組合式水表，如圖１－１所示，圖中左半部分為指針式水表，右半部分為指針字輪逡逑組合式水表。指針式水表一般只有一個(gè)指針區(qū)域，其中常包含八個(gè)指針。指針字輪組合逡逑式水表一般分為指針區(qū)域和數(shù)字區(qū)域，指針區(qū)域一般包含三到四個(gè)指針，數(shù)字區(qū)域一般逡逑為多個(gè)數(shù)字并排排列。此外，兩種類型的旋翼式水表中均存在的指針區(qū)域，除了指針數(shù)逡逑量不同，其他基本相同，可做共同研宄。逡逑圖１－１指針式水表和指針字輪組合式水奉樣圖逡逑從２００６年Ｈｉｎｔｏｎ教授等人［２］發(fā)表了深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的論文開(kāi)始，，人Ｘ智能與圖逡逑像識(shí)別技術(shù)的到了飛速的發(fā)展。雖然針對(duì)指針式水表讀數(shù)檢測(cè)與識(shí)別的研究已經(jīng)逐漸深逡逑入，但基于深度學(xué)習(xí)的方法可以達(dá)到實(shí)用且推廣的地步。因此，研究基于深度學(xué)習(xí)逡逑１逡逑

式進(jìn)行上報(bào)，但是也無(wú)法做到實(shí)時(shí)收集匯總數(shù)據(jù)，且存在住戶上報(bào)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性問(wèn)題。逡逑圖１－２邋１Ｃ卡預(yù)付款水表樣W逡逑第二，采用全新１Ｃ卡智能水表。如圖１－２所示，此方式是將原來(lái)的旋翼式水表大規(guī)逡逑２逡逑
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TU821.2;TP391.41;TP18

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本文編號(hào)：2688257