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龙图腾网获悉深圳市兴源智能仪表股份有限公司申请的专利基于AI视觉的水表度盘多模态识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120635653B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511121255.8，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于AI视觉的水表度盘多模态识别方法及系统是由李冬;聂菊保;刘福建;李家伟设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI视觉的水表度盘多模态识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及水表度盘识别技术领域，具体为基于AI视觉的水表度盘多模态识别方法及系统，本发明中Ai视觉分析识别模块基于构建的Ai视觉分析模型对采集的水表图像中的水表编号区域、数字流量区域、条码区域及指针刻度盘区域进行自动定位，基于图像识别技术分别获取采集的水表图像中对应的水表编号、数字流量、指针流量，以及各个识别结果分别对应的置信度，并将所得图像识别结果发送到生产测试端。本发明对表盘采取整体图像识别和Ai视觉算法，对表盘内部的布局排列不敏感，大大提高了对各种水表表盘识别的通用性；本发明识别前对子表盘做归零检测，间接对上道工序的完成质量进行了检查，同时保证后续识别的准确性。

本发明授权基于AI视觉的水表度盘多模态识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于AI视觉的水表度盘多模态识别方法，其特征在于，所述方法包括： S1、将生产的水表置于水表固定装置上，通过摄像头对水表固定装置上的水表图像进行采集； S2、基于构建的Ai视觉分析模型对采集的水表图像中的水表编号区域、数字流量区域、条码区域及指针刻度盘区域进行自动定位，基于图像识别技术分别获取采集的水表图像中对应的水表编号、数字流量、指针流量，以及各个识别结果分别对应的置信度，并将所得图像识别结果发送到生产测试端； 所述S2基于构建的Ai视觉分析模型对采集的水表图像中的水表编号区域、数字流量区域、条码区域及指针刻度盘区域进行自动定位的过程中，获取历史数据中各个水表图像中水表编号区域、数字流量区域、条码区域及指针刻度盘区域分别对应的最小矩形框区域，获取所得每个最小矩形框区域内基于相应识别区域类型的图像纹理特征，所述识别区域类型包括水表编号区域类型、数字流量区域类型、条码区域类型及指针刻度盘区域类型；所述图像纹理特征表示对相应最小矩形框区域图像进行二值化处理后的像素点矩阵，所述区域图像中每个像素点对应像素点矩阵中的一个元素，像素点矩阵中的元素为相应像素点对应灰度值的二值化结果，且像素点矩阵中不同元素对应像素点的位置关系与相应区域图像中相应像素点之间的位置关系相同；所述Ai视觉分析模型为对历史数据中各个水表图像中水表编号区域、数字流量区域、条码区域及指针刻度盘区域分别基于相应识别区域类型的图像纹理特征的汇总结果； 调用构建的Ai视觉分析模型中每种识别区域类型对应的矩形框规格，并对相应规格的矩形框进行平移，实时提取采集的水表图像中相应规格矩形框内的图像区域，记为相应平移位置处相应规格的矩形框图像区域；计算相应平移位置处相应规格的矩形框图像区域对应的图像纹理特征分别与构建的Ai视觉分析模型中相应识别区域类型内每个元素对应的图像纹理特征之间的相似度，将相似度大于预设相似值且相似度最大时相应平移位置处相应规格的矩形框图像区域作为相应识别区域类型对应的图像区域；两个区域图像分别对应的图像纹理特征之间的相似度等于相应图像纹理特征对应的像素点矩阵中相同元素位置对应元素值相同的元素个数占像素点矩阵中元素总个数的比值； 所述S2中基于图像识别技术获取采集的水表图像中对应的数字流量、指针流量的具体步骤如下： S221、提取采集的水表图像中的数字流量区域及指针流量区域；每个数字流量区域或指针流量区域对应水表的一个子表盘，所述水表包括多个子表盘； S222、基于OCR技术对表盘上数字流量区域的刻度数值进行定位及识别，并利用霍夫直线检测算子，对数字流量区域内的直线刻度进行检测，所得直线刻度与子表盘圆弧轮廓的交点，记为相应直线刻度的刻度点；每个刻度点与一个刻度数值进行绑定； S223、计算每个子表盘的圆盘中心点，将每个刻度点转换为基于相应圆盘中心点的极坐标； S224、对指针顶点位置进行提取，并将指针顶点位置转换为基于相应圆盘中心点的极坐标； S225、将指针顶点位置的极坐标与刻度点的极坐标进行比较，识别指针顶点位置所处的刻度范围，基于指针顶点位置与相应圆盘中心点以及所处刻度范围端点对应的最小刻度点所构成的弧度占指针顶点位置所处的刻度范围中两端点对应的刻度点与相应圆盘中心点所构成的弧度的占比，预测出相应指针顶点的刻度值； S226、依次对各个子表盘进行指针刻度识别，将各个子表盘内指针顶点的刻度值进行汇总，得到最终的表盘数值； 所述采集的水表图像中对应的数字流量置信度为1；获取历史数据中最近N个水表度盘识别结果中，每个水表识别的表盘数值与实际表盘数值的差值绝对值占相应的实际表盘数值的比值平均值，记为指针置信偏差系数；将1与相应指针置信偏差系数的差值记为指针流量置信度； S3、基于所得各个识别结果分别对应的置信度，生产测试端对识别操作流程进行判定，并在水表图像识别结果对应置信度存在小于预设值的情况时跳转到S1，重新对水表进行固定及图像采集、识别，并在跳转到S1前将所得水表图像识别结果及相应水表图像采集结果发送给人工纠错待处理序列，等待相应管理员进行人工纠错处理； S4、在水表图像识别结果对应置信度均大于等于预设值时，调用水表图像识别结果中的水表编号进行重号检测，并结合重号检测结果实现对相应水表的图像识别结果进行管理。

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