基于多特征融合的仪表屏幕定位方法

• 作者: 于晓 刘宏利 吕俊杰 李季 邵磊
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 智能数字仪表 屏幕定位 多特征融合 数据集扩充 分类学习 目标检测
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 电子与信息器件
• 页码范围: 22-26
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.73-34|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2021.02.006

摘要

复杂场景下智能数字仪表的图像识别极易受外界因素干扰,在不同视角、光线、距离等情况下图像识别结果可能会出现数据丢失的情况.为了提高对仪表识别的准确率与泛化能力,提出一种多特征降维融合仪表检测法.在样本有限的情况下,首先对数据集进行旋转、曝光、剪裁等方式的扩充;其次提取仪表的颜色特征、HOG特征和GLCM特征作为仪表屏幕区域特征描述,并对高维冗余特征子进行优化降维处理;然后根据每个特征的影响力分配权值,进行多特征描述子融合处理;最后进行分类学习,构建分类器进行仪表液晶屏的目标检测.实验结果表明,该方法有效解决了复杂背景下仪表读数区域自动定位的问题,提高了屏幕定位准确率,具有较高的时效性和较强的泛化能力.