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龙图腾网获悉西安量子智能科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的指针仪表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：CN120894781B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202510988525.9，技术领域涉及：G06V30/14；该发明授权一种基于深度学习的指针仪表读数方法是由陈国栋;赵磊;李思衡;刘军利;张水生设计研发完成，并于2025-07-17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指针仪表读数方法在说明书摘要公布了：本发明涉及的一种基于深度学习的指针仪表读数方法，以解决现有技术中指针仪表读数方法获取的仪表读数精度不足的技术问题。本发明提供的一种基于深度学习的指针仪表读数方法，通过从表盘图像中获取必要的关键特征数据，对关键特征数据中的刻度点数据进行排序后，和通过OCR获取的未被遮挡的刻度值数据进行对应，求解出指针仪表的最大量程，通过最大量程和排序后的关键特征数据中的读数点数据及刻度点数据，计算出指针仪表的读数。

本发明授权一种基于深度学习的指针仪表读数方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的指针仪表读数方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、根据获取的指针仪表图像构建训练数据集，采用训练数据集对yolov8-pose网络模型进行迭代训练，得到训练好的yolov8-pose网络模型； 步骤2、获取待读数指针仪表图像，并输入至步骤1训练好的yolov8-pose网络模型中，输出待读数指针仪表图像的关键特征数据，所述关键特征数据包括表盘图像、刻度点坐标以及读数点坐标； 步骤3、将步骤2得到的刻度点坐标及读数点坐标拟合为平面圆，并采用最小二乘法求解所述平面圆的最优圆心； 步骤4、根据步骤3得到的最优圆心以及拟合到平面圆上的刻度点坐标，确定刻度起始点坐标；具体为： 以步骤3得到最优圆心为旋转中心，以最优圆心至平面圆上刻度点坐标的直线距离为旋转半径，沿顺时针方向旋转，当经过一个刻度点坐标时，记录上一个刻度点坐标到当前刻度点坐标所经过的弧度，在遍历完所有刻度点坐标后，比较所有相邻刻度点坐标间弧度的弧长值，得到最大弧长值，将最大弧长值对应的两个相邻刻度点坐标确定为刻度起始点坐标和刻度终点坐标，其中在顺时针方向上先经过的刻度点坐标为刻度终点坐标，后经过的刻度点坐标为刻度起始点坐标； 步骤5、以步骤4确定的刻度起始点坐标为起点，将步骤2得到的刻度点坐标及读数点坐标按顺时针方向进行排序，并根据排序结果构建刻度点数组； 步骤6、基于paddleOCR对步骤2得到的表盘图像进行字符信息提取，获取表盘图像上未被遮挡的刻度值信息，基于该刻度值信息和步骤5得到的刻度点数组，确定表盘图像上表盘读数的最大量程； 步骤7、根据步骤5得到的刻度点数组和步骤6得到的最大量程，计算出指针仪表的读数，从而完成对指针仪表的读数。

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