目录

前言

设计思路

一、课题背景与意义

二、算法理论原理

2.1 加入全局注意力模块

2.2 引入解耦头

三、检测的实现

3.1 数据集

3.2 实验环境搭建

3.3 实验及结果分析

实现效果图样例

最后

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前言

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        🎯基于深度学习的指针式仪表自动读数算法系统

设计思路

一、课题背景与意义

二、算法理论原理

2.1 加入全局注意力模块

       选择YOLOv5s网络进行改进。对于骨干网络，在最后一个C3模块后面加上全局注意力模块(global attention mechanism, GAM)，以强化网络提取能力；在颈部区域，新增尺寸为输入图像1/4的特征图，从而提升网络针对较小目标的特征挖掘能力；最后，引入Decoupled-head解耦头，以改进网络模型检测模块的分类和定位效果。

       在YOLOv5原始网络中，对每一层特征进行提取时给予同等的关注度，这种方法忽略了不同特征通道具有不同的重要度，将导致部分目标提取困难。针对此网络特征差异性敏感度较弱问题，在骨干网络中加入GAM模块，利用该模块对特征利用能力强的优点，减少信息损失并且提高全局特征交互。

2.2 引入解耦头

       引入解耦头替换原有耦合头部，解耦头经1×1卷积后，将通道维数减小至统一通道数，再接入2个平行的3×3卷积层，分别用于分类任务和定位、置信度任务，对于用于定位和置信度任务的分支再使用2个平行的1×1卷积进行解耦，最终能使分类、定位和置信度检测分别采用不同的检测层。

相关代码：

classification_output = self.classification_conv(x)
        localization_output = self.localization_conv(x)
        confidence_output = self.confidence_conv(x)
        return classification_output, localization_output, confidence_output

# 输入特征的通道数
in_channels = 256

# 输出特征的通道数（减小至统一通道数）
out_channels = 128

# 分类任务的类别数
num_classes = 10

# 定位任务的类别数
num_loc_classes = 4

# 置信度任务的类别数
num_conf_classes = 2

# 创建解耦头经模型
decoupled_head = DecoupledHead(in_channels, out_channels)

# 输入示例特征
features = torch.randn(1, in_channels, 64, 64)

# 前向传播
classification_output, localization_output, confidence_output = decoupled_head(features)

三、检测的实现

3.1 数据集

       采集实验测试场地的2400张仪表图像，包含一种不同类型的仪表，按照8∶1∶1的比例随机划分成训练集、验证集与测试集。训练时网络输入图片大小为640 pixel×640 pixel，采用SGD优化器，初始学习率为0.01，动量系数大小为0.937，Batch设为32，迭代次数400次。用平均准确度均值(mean average precision, mAP)评价目标检测效果。

3.2 实验环境搭建

       仪表读数系统以Python为开发语言，在Ubuntu系统上进行仿真实验。实验的硬件配置为Intel(R) Core i7-9700K CPU，NVIDIA Geforce RTX2080 Ti显卡，软件环境为CUDA10.0，Cudnn7.5.0。

3.3 实验及结果分析

       在得到倾斜校正好的仪表表盘图像后，采用极坐标变换对不同种类仪表表盘进行展开。将展开后的仪表数据集用原始YOLOv5网络进行训练，同样以mAP评价目标检测效果，在测试集上得到mAP为99.5%，证明YOLOv5对指针的目标检测在精度上有较好效果。

       对于不同影响、不同种类的仪表都能进行较准确的读数，具有一定泛化性和鲁棒性，在所有测试样本上进行实验后，验证方法对于指针式仪表读数的最大相对误差小于2.5%，能在实际场合中应用。

相关代码如下：

    def forward(self, x):
        # Backbone
        x = self.backbone.conv1(x)
        x = self.backbone.bn1(x)
        x = self.backbone.relu(x)
        x = self.backbone.maxpool(x)
        x = self.backbone.layer1(x)
        x = self.backbone.layer2(x)
        x = self.backbone.layer3(x)
        x = self.backbone.layer4(x)
        x = self.backbone.avgpool(x)
        x = torch.flatten(x, 1)

        # TODO: Implement pointer detection and reading

        # Head
        out = self.head(x)

        return out

# 创建指针式仪表自动读数模型
model = PointerReadingModel(num_classes=10)

# 加载预训练权重
pretrained_weights = 'path/to/your/pretrained_weights.pth'
model.load_state_dict(torch.load(pretrained_weights))

# 将模型移至GPU
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model.to(device)

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最后