买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉大连冰山嘉德自动化有限公司;大连理工大学申请的专利一种基于深度学习和分水岭分割的设备仪表参数检测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：CN117253033B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202211468424.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于深度学习和分水岭分割的设备仪表参数检测方法是由王峰;陈志奎;王铁;吕羿澎;李季;钟芳明;何江海;任浩设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习和分水岭分割的设备仪表参数检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习和分水岭分割的设备仪表参数检测方法，包括：获取带有仪表盘设备的原始图像数据集；构建深度卷积神经网络模型，输出图片中仪表盘设备的完整区域以及中心区域的两个语义分割预测掩膜；对仪表盘设备的完整区域以及中心区域的两个语义分割预测掩膜和原始图像数据集进行预处理操作，输出限定区域原始图像以及标签图像；采用分水岭算法借助标签图像对限定区域原始图像进行分割，从而对图像中的每个仪器仪表进行定位；将实现仪表定位的图像中每个仪表区域进行截图，采用光学字符识别方法对每个截图进行仪表参数信息获取。

本发明授权一种基于深度学习和分水岭分割的设备仪表参数检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习和分水岭分割的设备仪表参数检测方法，其特征在于，包括： 获取带有仪表盘设备的原始图像数据集； 构建卷积神经网络语义分割模型，将原始图像数据集输入至深度卷积神经网络模型中进行图像特征识别，从而输出图片中仪表盘设备的完整区域以及中心区域的两个语义分割预测掩膜； 对仪表盘设备的完整区域以及中心区域的两个语义分割预测掩膜和原始图像数据集进行预处理操作，输出限定区域原始图像以及标签图像； 采用分水岭算法借助标签图像对限定区域原始图像进行分割，从而对图像中的每个仪器仪表进行定位； 将实现仪表定位的图像中每个仪表区域进行截图，采用光学字符识别方法对每个截图进行仪表参数信息获取； 所述深度卷积神经网络模型包括骨干网络、深化特征融合模块、扩展感受野模块和输出预测掩膜模块； 所述骨干网络对原始图像数据集进行图片语义特征提取和识别获得特征图； 所述深化特征融合模块对特征图进行上采样融合和下采样融合并输出增强融合特征图； 所述扩展感受野模块采用多种空洞率的卷积核对增强融合特征图进行空洞卷积，再经过卷积和池化融合操作从而输出最终特征图； 所述输出预测掩膜模块对最终特征图通过全卷积以及上采样操作获取目标区域掩膜和目标中心区域掩膜。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人大连冰山嘉德自动化有限公司;大连理工大学，其通讯地址为：116630 辽宁省大连市中国(辽宁)自由贸易试验区大连经济技术开发区辽河东路106号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。