项目目标：识别工业现场的指针仪表和LED仪表的读数
方案：使用监控相机拍摄工业指针仪表和LED仪表的表盘图像，其中指针仪表表盘大小大于400*400像素，LED仪表的字符读取高度大于20像素
指针仪表算法原理：
1、通过深度学习目标检测算法，检测出指针仪表表盘所在的位置
2、分割出指针仪表图像，并进行校正
3、使用深度学习分类算法，确认指针仪表的类别（注：算法可识别多种指针仪表），不同类型指针仪表执行不同的CV算法
4、对指针仪表图像进行预处理，将表盘分割出来
5、检测表盘上的刻度以及指针
6、对刻度进行过滤，删除干扰刻度，保留有效的刻度线
7、计算指针在刻度中的位置，最终生成指针位置比例（0-1）
8、根据指针仪表量程和指针位置，输出仪表读数

LED仪表算法原理：
1、通过深度学习目标检测算法，检测出LED仪表表盘所在位置
2、分割LED表盘
3、使用OCR字符检测算法找出LED表盘上的字符坐标
4、对检测出的字符坐标进行过滤，删除无效的字符区域
5、使用OCR分符分类算法，确定字符的方向，并将其旋转成正确方向
6、使用OCR识别算法，识别出LED读数

优势：本方案相较其它商用识别算法，对成像要求低，无需进行图像建模，支持多种类型仪表识别，识别精度高达98%