一种基于深度学习的指针式仪表矫正识别方法及装置

    公开(公告)号:CN114549835A

    公开(公告)日:2022-05-27

    申请号:CN202210136688.0

    申请日:2022-02-15

    Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的指针式仪表矫正识别方法及装置,该方法包括:获得表盘蒙版图像;对表盘蒙版图像进行椭圆拟合和检测最小外接圆得到透视变换矩阵,利用透视变换矩阵对仪表图像进行初步矫正;剔除仪表图像中的指针,根据获得的文字信息获得文字最小外接矩形框;根据文字最小外接矩形框的偏转角对包含指针的仪表图像进行旋转矫正;获得矫正后指针蒙版图像;对指针蒙版图像进行细化处理,对细化之后的指针骨架进行检测直线;根据直线在平面坐标系中的偏转角计算得到仪表读数结果。本发明可以解决在实际场景下对仪表在三维空间中的倾斜畸变问题的综合矫正,能够处理采集到的仪表图像的拉伸压缩旋转等一系列三维校正问题。

    一种无人艇的艏向抗扰控制方法
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116185024A

    公开(公告)日:2023-05-30

    申请号:CN202310135158.9

    申请日:2023-02-20

    Abstract: 本发明提供一种无人艇的艏向抗扰控制方法,通过跟踪微分器对输入期望艏向角信号进行快速跟踪得到跟踪值,设计高增益扩张观测器对无人艇当前状态进行观测得到观测值,通过计算观测值与跟踪值的误差采用误差反馈控制率输出舵角期望值,并将观测器对总干扰的估计作为补偿,得到艏向抗扰控制律,按照以上步骤控制无人艇达到艏向抗扰效果。本发明对匹配海况具有较强的滤波效果,使舵机能够更加平滑的操舵,实现USV艏向的稳定,保证无人艇完成路径跟踪、目标跟踪、集群运动等一些列复杂任务,对外界干扰和参数摄动有很强的鲁棒性。

    一种基于深度学习的指针式仪表矫正识别方法及装置

    公开(公告)号:CN114549835B

    公开(公告)日:2023-01-24

    申请号:CN202210136688.0

    申请日:2022-02-15

    Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的指针式仪表矫正识别方法及装置,该方法包括:获得表盘蒙版图像;对表盘蒙版图像进行椭圆拟合和检测最小外接圆得到透视变换矩阵,利用透视变换矩阵对仪表图像进行初步矫正;剔除仪表图像中的指针,根据获得的文字信息获得文字最小外接矩形框;根据文字最小外接矩形框的偏转角对包含指针的仪表图像进行旋转矫正;获得矫正后指针蒙版图像;对指针蒙版图像进行细化处理,对细化之后的指针骨架进行检测直线;根据直线在平面坐标系中的偏转角计算得到仪表读数结果。本发明可以解决在实际场景下对仪表在三维空间中的倾斜畸变问题的综合矫正,能够处理采集到的仪表图像的拉伸压缩旋转等一系列三维校正问题。

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