基于深度学习的指针仪表读数识别系统的设计与实现-中猿创新-7zcode

随着工业自动化和智能监控技术的发展，指针仪表读数的自动化识别在各类工业应用中变得尤为重要。

项目信息

编号：PDV-6
大小：257M

运行条件

Python开发环境：
– PyCharm的安装包：PyCharm: Python IDE for Professional Developers
– Anaconda的安装包：Anaconda | Start Coding Immediately
– Python开发版本：Python==3.8.5

需要安装依赖包：
– pip install torch==2.3.1
– pip install torchvision==0.18.1
– pip install numpy==1.24.4
– pip install opencv-python==4.10.0.82
– pip install Pillow==10.3.0
– pip install pyqt5==5.15.10

项目介绍

本研究设计并实现了一个基于深度学习的指针仪表读数识别系统。系统采用卷积神经网络（CNN）进行图像处理和读数识别，使用Python语言编写，并结合Web技术开发用户界面，以便用户操作和结果展示。

系统包括数据收集、数据预处理、模型训练、模型测试和Web界面展示等模块。通过提供开放的数据集和完整的训练代码，系统为研究者和开发者提供了一个高效的解决方案。实验结果表明，该系统在指针仪表读数识别任务中具有较高的准确率和鲁棒性，能够有效支持智能监控和工业自动化应用。

项目数据

Tipps：datasets：数据集文件夹，包含所有与稻田害虫检测相关的数据。

– 数据集结构

– data.yaml文件

算法流程

代码讲解

Tipps：对train.py部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。
– 此代码实现了一个基于U2Net模型的指针仪表读数识别系统的训练脚本，包含数据加载、模型训练、损失计算和模型保存功能。通过调用Trainer类，脚本会自动执行定义的训练流程。

– 训练详细步骤

– 训练使用说明

运行效果

– 运行MainProgram.py

– 图片检测
(1) 点击图片图标，选择需要检测的图片，或者点击文件夹图标，选择需要批量检测图片所在的文件夹。
(2) 点击目标下拉框后，可以选定指定目标的结果信息进行显示。
(3) 点击保存按钮，会对视频检测结果进行保存，存储路径为: save_data目录下。
(4) 右侧目标位置默认显示置信度最大一个目标位置。所有检测结果均在左下方表格中显示。

– 批量图片文件夹检测

– 视频检测
(1) 点击视频图标，打开选择需要检测的视频，就会自动显示检测结果。
(2) 点击保存按钮，会对视频检测结果进行保存，存储路径为:save_data目录下。

– 摄像头检测
(1) 点击摄像头图标，可以打开摄像头，可以实时进行检测，再次点击摄像头图标，可关闭摄像头。

– 保存图片与视频检测结果
(1) 点击保存按钮后，会将当前选择的图片【含批量图片】或者视频的检测结果进行保存。
(2) 检测的图片与视频结果会存储在save_data目录下。

– 运行train.py
– 模型训练流程图

1. 训练日志

– 训练日志分析

– 训练过程日志

– 训练过程分析
(1) 第300个周期

(2) 分析

(3) 验证过程日志（第300个周期）

(4) 验证过程分析

(5) 训练过程总结

2. 训练完成日志

– 训练完成日志分析

– 训练完成日志总结

3. runs：训练和检测结果文件夹
(1) confusion_matrix：混淆矩阵图像文件
– 记录训练过程中的参数配置，方便复现和调试。
– 混淆矩阵概述：混淆矩阵是一种常用的工具，用于评价分类模型的性能。它显示了模型预测的分类结果与真实分类结果的对比情况。矩阵中的每一个单元格表示模型在一个特定类别上的预测结果和实际结果的数量。

– 混淆矩阵图像含义

– 混淆矩阵图像结论

(2) confusion_matrix_normalized：归一化混淆矩阵图像文件。
– 归一化混淆矩阵含义：归一化混淆矩阵表示每个类别的预测结果与真实标签之间的比例关系。数值在0到1之间，表示分类的准确性和误分类的比例。
– 显示模型在验证集上的预测结果与真实标签之间的对比情况。

– 归一化混淆矩阵图像含义

– 归一化混淆矩阵图像结论

(3) F1_curve：F1分数曲线图像
– F1-Confidence 曲线图显示了不同置信度阈值下模型的 F1 分数变化情况。
– F1 分数是精度（Precision）和召回率（Recall）的调和平均数，是综合评价分类模型性能的重要指标。

– F1-Confidence曲线图含义

– F1-Confidence曲线图结论

(4) labels：训练数据标签图像
– 展示训练数据集的标签分布情况。
– 四个不同子图，分别标签分布、标注框分布、目标位置分布和目标尺寸分布的信息。

– 训练数据标签图像含义

– 训练数据标签图像结论

– 训练数据标签图像建议

(5) labels_correlogram：标签相关性图像文件
– 显示不同标签之间的相关性，帮助分析标签之间的关系。
– 包含多个子图，展示了稻田害虫目标的特征分布和相关性信息
– 具体包括 x 坐标、y 坐标、宽度（width）、高度（height）的分布和相互关系。

– labels_correlogram：标签相关性图像含义

– labels_correlogram：标签相关性图像详细含义和结论

– labels_correlogram：标签相关性图像总结

(6) PR_curve：精度-召回曲线图像
– 显示模型在不同阈值下的精度和召回率变化情况，用于评估模型的检测性能。
– Precision-Recall 曲线图展示了不同类别在不同阈值下的精度（Precision）和召回率（Recall）之间的关系。
– 每条曲线代表一个类别，粗蓝线代表所有类别的平均表现。