基于SSD算法的轻量化仪器表盘检测算法

在使用传统的图像识别算法对仪器表盘中的数字进行识别时,存在着流程繁琐,处理时间较长和检测效果不佳等问题。针对上述不足,提出了一种基于深度学习的轻量化仪器表盘检测算法,该算法以单发多尺度检测算法为基础,使用深度可分离卷积代替标准卷积设计特征提取网络,以提升特征表达能力和轻量化性能;同时提出了一种基于真实框分布构建锚框的流程,设计了能量化表达锚框匹配程度的指标——匹配率,促进构建匹配度更高且锚框数量更少的锚框方案。实验结果表明,所提算法具有较少的模型参数量和计算量,具有较高的检测精度,并且可在CPU环境下满足实时检测需求。