在工厂和其他工作场所,有许多场景人们视觉阅读计值。如果你工作了很长时间,你会得到强调和人为错误发生。你可能尝试了以规则为基础的图像处理。但它是不容易创建一个健壮的算法,可以处理任何环境。
在此示例代码中,计值通过相机使用深度学习回归预测。
我定制的pre-trained CNN网络(AlexNet)回归模型和应用到任务阅读计值。
在这里你可以得到pretrained AlexNet。
https://jp.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/59133-deep-learning-toolbox-model-for-alexnet-network
(Keyward)
计算机视觉图像处理・・深度学习学习机器学习・・・・CNN深回归・转移学习
引用作为
Takuji Fukumoto) (2023)。使用深度学习阅读指标的值GitHub (https://github.com/mathworks/Read-the-indicator-value-using-Deep-Learning/releases/tag/1.0.1)。检索。
MATLAB版本兼容性
创建R2019a
兼容R2019a
平台的兼容性
窗户 macOS Linux标签
确认
| 版本 | 发表 | 发布说明 | |
|---|---|---|---|
| 1.0.1 | GitHub上看到这个版本发布说明:https://github.com/mathworks/Read-the-indicator-value-using-Deep-Learning/releases/tag/1.0.1 |
||
| 1.0.0 |
问题在这个视图或报告GitHub插件,参观GitHub库。
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