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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种面向复杂环境的工业指针式圆盘仪表智能读数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：CN120299018B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202510363222.8，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权一种面向复杂环境的工业指针式圆盘仪表智能读数方法是由伍博;徐荣泽;方天宇;王韵涵;李锦铭;宫辰;李广宇设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向复杂环境的工业指针式圆盘仪表智能读数方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，具体公开了一种面向复杂环境的工业指针式圆盘仪表智能读数方法，包括：S1、检测输入图像中包含的仪表盘；S2、对所述仪表盘图像进行去噪处理；S3、基于所述仪表盘图像识别仪表量程与度量单位；S4、基于所述仪表盘图像识别仪表盘中心、零刻度、最大刻度和指针指向刻度，构建简化仪表盘示意图；S5、根据所述简化仪表盘示意图、仪表量程和度量单位，对仪表进行读数。本发明提出的技术方案排除了异常读数对工业生产的影响，与传统人工读数方法相比，极大地提高了读数速度和读数准确度，降低了实施成本。

本发明授权一种面向复杂环境的工业指针式圆盘仪表智能读数方法在权利要求书中公布了：1.一种面向复杂环境的工业指针式圆盘仪表智能读数方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、检测输入图像中包含的仪表盘；所述检测输入图像中包含的仪表盘分为采集、样本标注、数据输入、模型优化和模型推理五个个阶段，具体步骤为： S11、采集：在工业指针式圆盘仪表附近布置摄像机，采集仪表图片； S12、样本标注：使用labellmg软件手动标注仪表图片； S13、数据输入：将数据集输入到基于YOLOv10的深度学习网络模型中，进行训练模型； S14、模型优化：通过损失函数进行优化，获得最佳权重；所述损失函数为Shape-IoU，可表示为： ； 式中，为GT框和anchor框的交并比，为GT框和anchor框的距离，； S15、模型推理：将仪表图像输入至训练好的模型，模型输出仪表的检测框参数和类别，调用函数将检测框裁剪出来，截取输入图像中包含的仪表盘，并存入对应文件夹； S2、对所述仪表盘图像进行去噪处理：基于STN算法，对仪表盘图像进行图像变换，空间变换网络STN将仪表盘图片转换为正向仪表盘图片，且包含参数预测Localisationnet、坐标映射Gridgenerator和像素的采集Sampler三个步骤，具体操作如下： S21、Localisationnet计算出空间变换所需的参数：输入一张Featuremap:U∈RH×W×C，经过若干卷积和全连接操作后借一个回归层得到变换参数，公式如下： ； 其中，是变换参数，维度取决于网终选泽的具体变换类型，U∈RH×W×C是输入特征图，是定位网络，定位网络可以采用任何形式； S22、Gridgenerator利用计算得到的，对Featuremap进行相应的空间变换，公式如下： ； 式中，表示输出特征图上的目标像素位置，表示应用的变换，Gi表示规则网络，Aθ表示变换矩阵，表示对应的输入特征图上的采样位置； S23、Sampler根据变换后的采样网格中的位置，从输入特征图U中提取像素值，来生成输出特征图V；得到的每一个位置在采样网格中均指示输入特征图U上对应的一个具体采样点； S3、基于所述仪表盘图像识别仪表量程与度量单位； S4、基于所述仪表盘图像识别仪表盘中心、零刻度、最大刻度和指针指向刻度，构建简化仪表盘示意图； S5、根据所述简化仪表盘示意图、仪表量程和度量单位，对仪表进行读数。

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