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龙图腾网恭喜中国人民解放军国防科技大学申请的专利一种FAKAZE-POCR数字式仪表检测识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119649359B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510173051.2，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权一种FAKAZE-POCR数字式仪表检测识别方法是由程榜;程江华;刘通;蔡亚辉;何佩林设计研发完成，并于2025-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种FAKAZE-POCR数字式仪表检测识别方法在说明书摘要公布了：本申请涉及一种FAKAZE‑POCR数字式仪表检测识别方法。所述方法包括：根据对比度阈值对所述待识别的工业数字式仪表图像和模板图像数据集进行关键特征提取，将得到的两种FAKAZE特征进行图像关键特征匹配，通过PROSAC的鲁棒算法计算两种FAKAZE特征之间的最优单映射变换矩阵；根据最优单映射变换矩阵获得待识别的工业数字式仪表图像中数字式仪表的读数显示区域并提取感兴趣区域图像；基于硬件NPU神经网络处理加速器集成文本识别检测架构；根据DB检测模块对所述感兴趣区域图像进行DB检测，利用CRNN文本识别模块对所述文本检测区域进行文本识别。采用本方法能够提高数字式仪表检测识别准确率和效率。

本发明授权一种FAKAZE-POCR数字式仪表检测识别方法在权利要求书中公布了：1.一种FAKAZE-POCR数字式仪表检测识别方法，其特征在于，所述方法包括：获取待识别的工业数字式仪表图像；构建多种数字式仪表的模板图像数据集；根据对比度阈值对所述待识别的工业数字式仪表图像和模板图像数据集进行关键特征提取，将得到的两种FAKAZE特征进行图像关键特征匹配，通过PROSAC的鲁棒算法计算两种FAKAZE特征之间的最优单映射变换矩阵；根据最优单映射变换矩阵获得待识别的工业数字式仪表图像中数字式仪表的读数显示区域并提取感兴趣区域图像；基于硬件NPU神经网络处理加速器集成文本识别检测架构；所述文本识别检测架构包括DB检测模块和CRNN文本识别模块；根据DB检测模块对所述感兴趣区域图像进行DB检测，得到文本检测区域；利用CRNN文本识别模块对所述文本检测区域进行文本识别，得到OCR字符；通过PROSAC的鲁棒算法计算两种FAKAZE特征之间的最优单映射变换矩阵，包括：通过PROSAC的鲁棒算法计算两种FAKAZE特征之间的最优单映射变换矩阵为： 其中，表示相匹配对应特征点中原图像对应的特征点在图像中的坐标，表示模板图像中对应的特征点在图像中的坐标，表示第对匹配点的系数，表示最优单映射变换矩阵；根据DB检测模块对所述感兴趣区域图像进行DB检测，得到文本检测区域，包括：利用余弦学习率调整策略对骨干网络进行训练，使用FPGM模型剪枝技术对骨干网络进行轻量级的压缩优化，将每个卷积层的滤波器视为欧式空间中的一个点，并计算这些点的中心值，优先裁剪掉离中心较近的滤波器，得到训练好的骨干网络；根据训练好的骨干网络提取感兴趣区域图像中多种分辨率的特征图，将多种分辨率的特征图输入由1x1的卷积核构建的特征金字塔网络进行特征融合，将不同分辨率的特征图的特征通道数转换为相同的特征通道数，得到初始检测区域；对所述初始检测区域进行图像增强，得到文本检测区域；利用CRNN文本识别模块对所述文本检测区域进行文本识别，得到OCR字符，包括：在卷积层对输入图像进行特征提取，得到特征图；将所述特征图的循环层，采用RNN架构，对特征序列中每一帧进行预测，得到预测好的概率分布；在转录层利用双向LSTM将这些预测的概率分布转换为标记序列，得到OCR字符。

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