当前各行各业面临着数字化转型,亟需工厂各个环节设备的仪表数据进行全流程的感知,然而大量接口封闭和无数据接口的LCD数字仪表难以快速地获得数据。针对LCD仪表数字检测识别过程中的图像信息冗余、显示屏帧切换导致的数字重影和边缘侧...当前各行各业面临着数字化转型,亟需工厂各个环节设备的仪表数据进行全流程的感知,然而大量接口封闭和无数据接口的LCD数字仪表难以快速地获得数据。针对LCD仪表数字检测识别过程中的图像信息冗余、显示屏帧切换导致的数字重影和边缘侧快速部署需求,提出了一种采用Jetson嵌入式平台的LCD仪表数字识别方法。该方法通过设定感兴趣区域(Region of Interest,ROI)减少冗余信息,并结合帧间差分获得ROI阈值信息,过滤掉仪表重影图像,最后应用PP-OCRv2轻量化网络模型中的检测网络模型和识别网络模型。测试结果表明,在Jetson嵌入式平台部署程序,采用帧间差分法能够显著地过滤掉LCD仪表数字重影图像,获得稳定的仪表数值,其检测速度平均为0.37 s,满足工厂场景实际需求。展开更多
基金国家自然科学基金联合基金项目(U21A20485)浙江省高等教育“十四五”本科教育教学改革项目(jg20220019)+3 种基金浙江省产学合作协同育人项目(202018)浙江大学2023年度本科教学创新实践项目重点项目(202309)浙江省基础公益研究计划项目(LGG22F030008)浙江大学第一批AI For Education系列实证教学研究项目(202402)。
文摘当前各行各业面临着数字化转型,亟需工厂各个环节设备的仪表数据进行全流程的感知,然而大量接口封闭和无数据接口的LCD数字仪表难以快速地获得数据。针对LCD仪表数字检测识别过程中的图像信息冗余、显示屏帧切换导致的数字重影和边缘侧快速部署需求,提出了一种采用Jetson嵌入式平台的LCD仪表数字识别方法。该方法通过设定感兴趣区域(Region of Interest,ROI)减少冗余信息,并结合帧间差分获得ROI阈值信息,过滤掉仪表重影图像,最后应用PP-OCRv2轻量化网络模型中的检测网络模型和识别网络模型。测试结果表明,在Jetson嵌入式平台部署程序,采用帧间差分法能够显著地过滤掉LCD仪表数字重影图像,获得稳定的仪表数值,其检测速度平均为0.37 s,满足工厂场景实际需求。
