基于改进YOLOv5的字轮式水表读数识别方法

摘要

针对现有水表读数识别方法易受环境影响、读数准确率较低及泛化性较差等问题，提出了一种基于多阈值二值化技术的图像倾斜校正方法和一种基于改进YOLOv5网络的水表读数识别方法，并在多类型水表数据上进行实验。首先，通过增加多阈值计算、多阈值二值化处理以及剪裁处理等步骤，对传统倾斜校正方法进行了改进。其次，利用CBAMC3模块、解耦头以及提出的MA-SPPFCSPC模块，替代了YOLOv5模型原有的网络结构。实验结果表明，与YOLOv5模型相比，所提模型的P值、mAP@0.5值和F1值分别提升了3.7%、1.3%和2.2%，提高了读数识别的准确率和泛化性能，展示了对不同类型水表读数识别的优越性。

关键词

字轮式水表 / 读数识别 / YOLOv5 / 倾斜校正