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智能車控制的數顯儀表識別技術研究

信息技術與網絡安全 10期

吳開田1，陳丹 1，2，邱洋1，徐哲壯1，2，簡榮貴1，陳劍1，2

(1.福州大學電氣工程與自動化學院，福建福州350000； 2.工業自動化控制技術與信息處理福建省高校重點實驗室，福建福州350000)

摘要： 在工業現場中，通過移動機器人自主巡檢與讀表的應用越來越廣泛。數顯儀表的讀數受到光照、對焦和場景等因素的影響，存在識別精度低的問題。針對上述問題，提出了融合感知與控制的數顯儀表識別機制，首先使用圖像目標檢測網絡識別數顯儀表，標出目標區域。隨后設計基于圖像反饋的智能車控制策略，以此抑制模糊對焦的影響。再使用改進的自動色彩均衡(ACE)算法對基于色彩膨脹切割的數字塊進行圖像色彩增強。最后通過卷積循環神經網絡(CRNN)進行實時儀表數字識別。通過實驗驗證了所設計技術的性能，證明了方法的可行性和有效性。

關鍵詞： 數字識別感知與控制圖像色彩增強深度學習

中圖分類號： TP242；TP391
文獻標識碼： A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2021.10.009
引用格式：吳開田，陳丹，邱洋，等. 智能車控制的數顯儀表識別技術研究[J].信息技術與網絡安全，2021，40(10)：53-60.

Research on identification technology of digital display instrument based on intelligent vehicle control

Wu Kaitian1，Chen Dan1，2，Qiu Yang1，Xu Zhezhuang1，2，Jian Ronggui1，Chen Jian1，2

(1.College of Electrical Engineering and Automation，Fuzhou University，Fuzhou 350000，China； 2.Key Laboratory of Industrial Automation Control Technology and Information Processing， Education Department of Fujian Province，Fuzhou 350000，China)

Abstract： In the industrial field, the application of autonomous inspection and reading tables through mobile robots is more and more widely. The reading of digital display instrument is affected by factors such as illumination, focusing and scene, which has the problem of low recognition accuracy. Because of the above problems, this paper proposes a digital display instrument recognition mechanism based on fusion perception and control. Firstly, the image target detection network is used to identify the digital display instrument and mark the target area. Then an intelligent vehicle control strategy based on image feedback is designed to suppress the influence of fuzzy focus. Then the improved automatic color equalization(ACE) algorithm is used to enhance the image color of digital blocks based on color expansion cutting. Finally, real-time instrument digital recognition is acheived using convolutional recurrent neural network(CRNN). In this paper, the performance of the designed technology is verified by experiments, and the feasibility and efficiency of the method is proved.

Key words : (1.College of Electrical Engineering and Automation，Fuzhou University，Fuzhou 350000，China； 2.Key Laboratory of Industrial Automation Control Technology and Information Processing， Education Department of Fujian Province，Fuzhou 350000，China)

0 引言

隨著人工智能技術的快速發展，人工智能服務經濟社會發展的情況越來越普遍，各個行業智能化和自動化的程度越來越高，移動機器人是人工智能的一個重要體現，目前已經廣泛應用在智能家居、航天航空、工業生產線、商場服務業、安保、物流分揀、助老助殘、工業巡檢、軍事勘察等各個領域[1-3]。移動機器人本體運動控制的研究雖然具有一定的基礎，但機器人本體的運動功能已經無法適應目前市場的需求，許多研究者將目光集中在機器人后續功能的開發。

在工業生產的各個領域中，數顯式儀表分布非常廣泛，它時刻記錄著各個生產節點的數據信息，它是工業生產的關鍵數據來源。由于數顯式具有顯示簡單、使用簡便、精確度高、集成度高等優點，因此其應用越來越廣泛。隨著機器人技術的快速發展，使用移動機器人代替人工巡檢的應用已經越來越多[4]。

目前，數顯儀表的數字識別方法主要有三種：自動抄表(Automated Meter Reading，AMR)[5]、人工記錄和圖像識別[6]。很多數顯式儀表不具有無線通信模塊或者計算機接口，無法通過AMR技術進行自動記錄數據，而且AMR技術通常需要對儀表本身進行結構改造，這是一項高成本、長時間以及工作量巨大的工作。傳統的人工抄表無法適應應用廣泛的儀表，迫使研究學者從其他方面解決這些問題。越來越多的研究學者將目光轉移到圖像上，通過圖像對數顯儀表進行數字識別可以很好地降低成本，提升識別精度。

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作者信息：

吳開田1，陳丹 1，2，邱洋1，徐哲壯1，2，簡榮貴1，陳劍1，2

(1.福州大學電氣工程與自動化學院，福建福州350000；

2.工業自動化控制技術與信息處理福建省高校重點實驗室，福建福州350000)

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