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申请/专利权人：淮阴工学院
摘要：本发明公开了一种基于ADDB‑YOLOv8n的数字仪表读数方法，该方法通过使用AKConv替换YOLOv8n网络中的部分CBS模块，设计一种C2f_DCNv2模块，将C2f模块中的普通卷积替换为可变形卷积DCNv2，结合轻量级动态上采样算子DySample和加权双向特征金字塔网络BiFPN设计特征金字塔Dy‑BiFPN结构集成到YOLOv8n模型中，使得模型能够更好地定位读数区域，提高仪表数字读数精度，使其在复杂的石化环境中能够更好地适应和泛化。本发明可以实现模型的轻量化，同时提高检测精度。
主权项：1.一种基于ADDB-YOLOv8n的数字仪表读数方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：采集仪表图像，利用仪表读数区域检测网络进行仪表读数区域的检测和定位；步骤2：根据步骤1检测到的仪表读数区域，裁剪得到仪表读数区域图像，将仪表读数区域图像输入至仪表数字识别网络进行仪表读数识别；步骤3：根据步骤2识别得到的仪表读数结果，以及仪表读数区域图像对应的定位，按照坐标位置进行排序，依次拼接得到最终的仪表读数结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 淮阴工学院 一种基于ADDB-YOLOv8n的数字仪表读数方法
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