摘要
本发明公开了一种基于深度学习的电表读数纠错方法,包括:得到标准化电表图像数据及第一预处理参数集;形成带有旋转不变位置向量的图像块序列;将带有旋转不变位置向量的图像块序列输入改进Transformer编码器,输出第一编码特征表示;在改进Transformer编码器输出与Transformer解码器输入之间插入三维交叉注意力模块,输出三维交叉注意力特征序列;得到置信度评估结果;输出增强电表数字读数结果;基于置信度评估结果在增强电表数字读数结果与初步电表数字读数结果之间进行结果选择,得到最终电表数字读数结果。本发明确保在低置信度和异常变动场景下能够自动触发高鲁棒性的集成推理,显著减少漏判和误判风险。