基于深度学习与动态畸变校正的表计识别方法

本发明涉及基于深度学习与动态畸变校正的表计识别方法，包括：获取源图像，所述源图像包含表盘区域；利用多尺度融合的目标检测框架，定位并提取源图像中的表盘区域；将缩放后图像与模板图像进行特征点匹配，并剔除异常点；利用特征点的对应关系，计算单应性矩阵；通过关键点检测框架识别校正图像中的关键点；根据所述关键点的几何关系计算仪表读数。本发明的有益效果是：本发明通过特征点提取以及异常点剔除计算单应性矩阵，使用透视变换的方式解决机器人巡检过程中由于视角导致的表盘目标畸变的问题。并且，本发明通过纠正畸变，将仪表近似的还原成正视的图像，可以提高仪表读数的计算精度。