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龍圖騰網恭喜廣東工業大學申請的專利一種基于深度學習的工業指針式儀表讀數識別系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119360394B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-18發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411443028.2，技術領域涉及：G06V30/19；該發明授權一種基于深度學習的工業指針式儀表讀數識別系統是由謝國波;劉偉松;張若辰;蘇慶;林志毅;肖峰;黃劍鋒;陳浩暢;林業恒設計研發完成，并于2024-10-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于深度學習的工業指針式儀表讀數識別系統在說明書摘要公布了：本發明公開的屬于計算機視覺圖像處理技術領域，具體為一種基于深度學習的工業指針式儀表讀數識別系統，包括：數據集構建與劃分模塊，用于構建并劃分工業指針式儀表圖像數據集；工業指針式儀表讀數提取網絡模塊，用于提取工業指針式儀表指針與刻度的語義分割圖像；工業指針式儀表讀數識別模塊，用于使用霍夫圓變換與角度法讀取指針與刻度的語義分割圖像。本發明基于深度學習的工業儀表指刻提取網絡中的多殘差小目標特征提取二級子模塊，可以使分割提取模型在淺層網絡時獲得更豐富的特征信息，在提取指針與刻度這一類小目標時，提升提取小目標邊緣信息的效果。

本發明授權一種基于深度學習的工業指針式儀表讀數識別系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的工業指針式儀表讀數識別系統，其特征在于，包括：數據集構建與劃分模塊，用于構建并劃分工業指針式儀表圖像數據集；工業指針式儀表讀數提取網絡模塊，用于提取工業指針式儀表指針與刻度的語義分割圖像；工業指針式儀表讀數識別模塊，用于使用霍夫圓變換與角度法讀取指針與刻度的語義分割圖像；所述數據集構建與劃分模塊與所述工業指針式儀表讀數提取網絡模塊相連接，所述工業指針式儀表讀數提取網絡模塊與所述工業指針式儀表讀數識別模塊相連接；所述工業指針式儀表讀數提取網絡模塊是由讀數提取網絡一級子模塊、模型訓練與驗證一級子模塊和指針與刻度提取一級子模塊組成；所述讀數提取網絡一級子模塊是由多殘差小目標特征提取二級子模塊、多種類空洞卷積特征提取二級子模塊和指針儀表細節特征信息提取二級子模塊組成；所述工業指針式儀表讀數提取網絡模塊的具體流程如下：S1：運用讀數提取網絡一級子模塊對數據集構建與劃分模塊構建的工業指針式儀表圖像數據集進行特征提取，生成指針與刻度的語義分割圖像；S2：運用模型訓練與驗證一級子模塊訓練與驗證工業儀表指刻提取網絡；S3：在指針與刻度提取一級子模塊中應用工業儀表指刻提取網絡提取指針與刻度的語義分割圖像；所述S1的具體步驟如下：S11：運用多殘差小目標特征提取二級子模塊提取原始指針與刻度的淺層特征和深層特征；S12：運用多種類空洞卷積特征提取二級子模塊提取多尺度深層工業指針式儀表圖像特征；S13：運用指針儀表細節特征信息提取二級子模塊提取工業指針式儀表細節特征信息；所述S13的具體步驟如下：S131：將多尺度深層指針儀表特征圖F5和淺層指針儀表特征圖F2一并輸入至指針儀表細節特征信息提取二級子模塊，在指針儀表細節特征信息提取模塊中有L1與L2兩條處理路線：在L1中，多尺度深層指針儀表特征圖F5經過大小為1×1的普通卷積與Sigmoid激活函數處理得到細節特征信息提取特征圖F6，細節特征信息提取特征圖F6的大小為256×256像素，通道數是64；在L2中，多尺度深層指針儀表特征圖F5經過大小為3×3，空洞率為2的空洞卷積與Sigmoid激活函數處理得到細節特征信息提取特征圖F7，細節特征信息提取特征圖F7的大小為256×256像素，通道數是64；S132：將淺層指針儀表特征圖F2、細節特征信息提取特征圖F6、細節特征信息提取特征圖F7與多尺度深層指針儀表特征圖F5連接起來并在通道維度上進行拼接，得到細節特征信息提取特征圖F8，細節特征信息提取特征圖F8的大小為256×256像素，通道數為256，之后將細節特征信息提取特征圖F8輸入至雙線并行注意力三級子模塊TPAM中；S133：在雙線并行注意力三級子模塊TPAM中，將細節特征信息提取特征圖F8通過雙線性重塑，大小調整512×512像素，通道數調整為256，得到細節特征信息提取特征圖F9；S134：經過雙線性重塑之后，并行地進行平均池化與最大池化，之后進行雙1×1卷積的卷積操作，再相加，最后進行Sigmoid激活函數操作，得到細節特征信息提取特征圖F10，細節特征信息提取特征圖F10的大小為512×512像素，通道數為256，從細節特征信息提取特征圖F9得到細節特征信息提取特征圖F10的公式如下所示：F10＝σB1AvgF9+B2MaxF93其中，Avg表示平均池化，Max表示最大池化，B1和B2表示兩個大小為1×1的卷積核的卷積組合運算，σ表示Sigmoid激活函數；S135：對細節特征信息提取特征圖F10進行卷積操作，卷積操作的卷積核大小為1×1，得到指針與刻度的語義分割圖像，指針與刻度的語義分割圖像大小為512×512像素，通道數為1。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人廣東工業大學，其通訊地址為：510000 廣東省廣州市東風東路729號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。