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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利一种巡检机器人本地部署的轻量化指针式仪表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：CN115457262B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202210956634.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种巡检机器人本地部署的轻量化指针式仪表识别方法是由张陈涛;曾亮;陶金;吕健;谢哲欣;张建寰设计研发完成，并于2022-08-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种巡检机器人本地部署的轻量化指针式仪表识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种巡检机器人本地部署的轻量化指针式仪表识别方法，包括：获取仪表识别训练集和指针、刻度线分割训练集；利用仪表识别训练集训练改进YOLOv5模型；利用指针、刻度线分割训练集训练改进Deeplabv3+模型；对于巡检机器人采集到的指针式仪表图像，利用训练好的改进YOLOv5模型定位仪表图像中仪表所在的区域，根据得到的定位框的四个顶点坐标，对仪表定位框进行剪裁，得到仪表区域图像；将经剪裁后得到的仪表区域图像输入训练好的改进Deeplabv3+模型中进行指针与刻度线的分割和提取；基于椭圆法对指针和刻度线二值化掩码图像进行透视变换，再根据指针的质心拟合出指针直线，最后根据角度法进行读数；本发明方法计算消耗小，精确度高，易于在巡检机器人本地部署。

本发明授权一种巡检机器人本地部署的轻量化指针式仪表识别方法在权利要求书中公布了：1.一种巡检机器人本地部署的轻量化指针式仪表识别方法，其特征在于，包括： 获取并标注仪表识别数据集，以及获取并标注指针、刻度线分割数据集，得到仪表识别训练集和指针、刻度线分割训练集； 利用仪表识别训练集训练改进YOLOv5模型，得到训练好的改进YOLOv5模型； 利用指针、刻度线分割训练集训练改进Deeplabv3+模型，得到训练好的改进Deeplabv3+模型； 对于巡检机器人采集到的指针式仪表图像，利用训练好的改进YOLOv5模型定位仪表图像中仪表所在的区域，根据得到的定位框的四个顶点坐标，对仪表定位框进行剪裁，得到仪表区域图像； 将经剪裁后得到的仪表区域图像输入训练好的改进Deeplabv3+模型中进行指针与刻度线的分割和提取，得到指针和刻度线二值化掩码； 基于椭圆法对指针和刻度线二值化掩码图像进行透视变换，再根据指针的质心拟合出指针直线，最后根据角度法进行读数； 所述改进YOLOv5模型，具体为： 采用自适应动量的随机优化策略Adam对改进的YOLOv5网络模型进行参数更新，采用dropout方法进行正则化；采用改进的loss函数作为网络的损失函数，表达式为： 式中，第一项EIoUloss表示边界框回归损失，第二、三项表示置信度预测损失，其中S表示特征图的高和宽，B表示特征图中每个像素点对应的基本框数，C代表分类类别； 所述改进Deeplabv3+模型，使用ResNet50作为模型的backbone，采用JPU模块代替DCNN中的扩张卷积，采用不同速率的分离卷积代替原Deeplabv3+中的ASPP模块。

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