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龙图腾网获悉福建睿思特科技股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的六氟化硫仪表读数识别方法及设备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：CN116051809B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310100878.1，技术领域涉及：G06V10/22；该发明授权一种基于深度学习的六氟化硫仪表读数识别方法及设备是由廖兴旺;胡丁丁设计研发完成，并于2023-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的六氟化硫仪表读数识别方法及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的六氟化硫仪表读数识别方法，包括：构建仪表检测模型；训练仪表检测模型：构建样本集，样本的标注信息包括表盘位置信息和若干关键点位置信息；所述关键点包括指针端点和表盘螺丝点；将样本集输入至仪表检测模型，得到预测结果；利用损失函数计算预测结果与标注信息之间的损失，所述损失包括目标置信度损失、表盘定位损失和关键点定位损失；基于所述损失，迭代更新仪表检测模型参数；获取待处理图像；输入待处理图像至训练完毕的仪表检测模型，得到表盘位置和若干关键点位置；根据指针端点和表盘螺丝点之间的相对位置关系，计算仪表读数。

本发明授权一种基于深度学习的六氟化硫仪表读数识别方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的六氟化硫仪表读数识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建仪表检测模型； 训练仪表检测模型：构建样本集，样本的标注信息包括表盘位置信息和若干关键点位置信息；所述若干关键点包括指针端点和表盘螺丝点；将样本集输入至仪表检测模型，得到预测结果；利用损失函数计算预测结果与标注信息之间的损失，所述损失包括目标置信度损失、表盘定位损失和关键点定位损失；基于所述损失，迭代更新仪表检测模型参数； 获取待处理图像； 输入待处理图像至训练完毕的仪表检测模型，得到表盘位置和若干关键点位置； 根据指针端点和表盘螺丝点之间的相对位置关系，计算仪表读数； 其中，所述计算仪表读数，以公式表达为： 式中，表示仪表读数；、、为先验知识，分别表示仪表量程、量程对应的角度、仪表参考向量指向的读数；表示方向参数；表示指针线向量与仪表参考向量的夹角；表示指针线向量；表示仪表参考向量；、表示指针端点A的x坐标和y坐标，、表示指针端点B的x坐标和y坐标，、表示表盘螺丝点C的x坐标和y坐标，、表示表盘螺丝点D的x坐标和y坐标。

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