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摘要：本发明公开了一种通用无标定的指针类表计读数异常识别方法及系统，涉及图像处理领域及人工智能领域，包括：采集表计类图像样本，部分标注并建立初始样本库；利用样本库图像训练表计的图像去模糊、目标检测、及实例分割模型；使用基础模型进行半自动化标注并迭代更新模型；对通过目标检测模型识别表计位置及类别，将图像转换至频率域并计算表计区域的局部功率谱斜率，判断表计表盘是否模糊。本发明提出的方法无需人工标定，可自动识别通用指针类表计是否存在读数异常，模型训练不依赖于大量缺陷样本，拥有抗干扰能力强、模型泛化性好等优点，能够运用于需求表计读数异常检测的工程应用场景。
主权项：1.一种通用无标定的指针类表计读数异常识别方法及系统，其技术特征在于，包含以下步骤：步骤1：采集表计类图像样本，筛选整理后对部分数据进行标注，建立初始样本库；步骤2：利用样本库训练表计的目标检测、图像去模糊及实例分割模型；步骤3：对剩余数据进行半自动化标注，并迭代更新模型；步骤4：通过目标检测模型定位表计位置及类别信息，将图像转换至频率域并计算表计区域的局部功率谱斜率，以判断是否存在表计表盘模糊；步骤5：针对判定存在模糊的图像，应用去模糊算法，获取高清晰度的表计图像；步骤6：融合表计类别与表针、量程等区域掩码信息，智能匹配当前表计有效量程范围，并根据其与表针的相交情况，判断是否存在表计读数异常缺陷。
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百度查询： 孙瀚 周鸿恩 一种通用无标定的指针类表计读数异常识别方法及系统
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