基于改进YOLOv4-Tiny的指针仪表自动读取方法OA北大核心CSTPCD
AUTOMATIC READING METHOD OF POINTER METER BASED ON IMPROVED YOLOV4-TINY
为了提高对指针仪表识别的准确率与泛化能力,提出一种基于改进YOLO v4-Tiny的指针仪表自动读取方法.该方法一级模型基于YOLOv4-Tiny算法,提取指针仪表表盘区域以及仪表分类,并通过加深主干特征提取网络、增加 FPN(Feature Pyramid Networks)结构与检测头、使用 PreLU(Parametric Rectified Linear Unit)激活函数,提高原YOLOv4-Tiny模型的检测精度.二级读数算法通过(P…查看全部>>
In order to improve the recognition accuracy and generalization ability of pointer meters,an automatic reading method of pointer meters based on improved YOLOv4-Tiny is proposed.The first level model of this method is based on the YOLOv4-Tiny algorithm to extract the dial area of pointer instrument and instrument classification.The detection accuracy of the original YOLOv4-Tiny model is improved by deepening the main feature extraction network,adding the FPN…查看全部>>
邵磊;陈培栋;孙文涛;李超;刘宏利
天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室天津理工大学电气电子工程学院 天津 300384天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室天津理工大学电气电子工程学院 天津 300384天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室天津理工大学电气电子工程学院 天津 300384天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室天津理工大学电气电子工程学院 天津 300384天津市复杂系统控制理论及应用重点实验室天津理工大学电气电子工程学院 天津 300384
计算机与自动化
目标检测指针仪表识别YOLOPReLUFPN
Object detectionPointer meter readingYOLOPReLUFPN
《计算机应用与软件》 2024 (8)
196-202,218,8
天津市自然科学基金项目(17JCTPJC53100).
评论