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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利基于多任务学习的轻量级指针式表计读数方法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：CN116580256B 。

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：202310591944.X，技术领域涉及：G06V10/77；该发明授权基于多任务学习的轻量级指针式表计读数方法是由茅耀斌;郭敏;项文波;黄尚正;徐依蕊设计研发完成，并于2023-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多任务学习的轻量级指针式表计读数方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多任务学习的轻量级指针式表计读数方法，该方法采用GhostNet和MobileNetV2作为轻量化主干特征提取网络；特征融合层结合了SE注意力机制、FPN和转置卷积层，增强了模型的特征表达能力；输出层针对不同功能分支采用了不同的网络结构。本发明将多项任务融合在同一模型中通过多任务学习，同时优化表盘定位、指针和刻度检测以及读数回归等多个目标函数，只利用一个轻量化设计的神经网络模型即可实现端到端的指针式表计定位、指针和关节点检测及读数识别，具有资源消耗低、推理速度快、模型轻量化等特点，尤其适合于在嵌入式系统中的应用。

本发明授权基于多任务学习的轻量级指针式表计读数方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多任务学习的轻量级指针式表计读数方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 步骤1，构造基于多任务学习的轻量级网络模型，并对其进行训练；网络结构设计的具体方法为： 步骤1.1.1，采用GhostNet和MobileNetV2轻量级网络构建轻量级主干特征提取网络；主干网络以GhostNet中的G-bneck为最小模块，具体的，其主干网络依次设置如下：步长为2的3×3卷积、步长为1且没有SE结构的G-bneck模块、步长为2且没有SE结构的G-bneck模块、步长为1且没有SE结构的G-bneck模块、步长为2且添加了SE结构的G-bneck模块、步长为1且添加了SE结构的G-bneck模块、步长为2且没有SE结构的G-bneck模块、步长为1且没有SE结构的G-bneck模块、步长为1且没有SE结构的G-bneck模块、步长为1且添加了SE结构的G-bneck模块、步长为2且添加了SE结构的G-bneck模块； 步骤1.1.2，结合SE注意力机制、FPN和转置卷积设计SFN层用作特征融合和上采样层，其中特征融合部分主要由1×1卷积、深度可分离卷积、SE注意力机制模块组成，上采用层则采用转置卷积实现； 步骤1.1.3，采用深度可分离卷积的思想对输出头进行轻量化，同时对仪表盘检测、指针和刻度检测以及读数回归三个不同的任务设计不同的输出层结构；输出头有3个：仪表盘检测输出头、指针和刻度检测输出头、读数回归输出头，三个不同的输出头的结构设计如下：仪表盘检测输出头以及指针和刻度检测输出头的各个分支均由一层深度可分离卷积、一层1×1卷积、Relu激活函数组成；读数回归输出头有两层深度可分离卷积、一层全局平均池化组成； 步骤2，输入表计图像，利用步骤1所得的网络模型进行推理获取读数结果。

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