工場や作業現場では人が目視でメーターの値を読み取る場面が多くありますが、継続的に行うものほど作業者への負荷は大きく、人為的ミスが起こりえます。ルールベースの画像処理の取り組みも多くありますが、どんな環境にも対応できるロバストなアルゴリズムを作ることは簡単ではありません。
このサンプルコードではカメラで取得したメーターの値をディープラーニングを使って予測しています。
画像判定に用いたられる学習済み美国有线电视新闻网(AlexNet)を回帰用にカスタムし、連続値であるメーター値を読み取りに適用した例です。
阿列克斯内特の学習済みネットワークはこちらから入手可能です。
https://jp.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/59133-deep-learning-toolbox-model-for-alexnet-network
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画像処理・コンピュータービジョン・ディープラーニング・機械学習・有线电视新闻网・IPCVデモ・深度学习・机器学习・回帰・回归・転移学習
引用为
福本拓二(2021年)。ディープラーニングで画像からメーター値を読み取る(//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/fileexchange/72375),MATLAB中央文件交换。恢复.