任务说明
本任务旨在开发CV180X/CV181x处理器上的LED数字识别算法，用于识别图像中的LED显示屏上的数字。该算法要求在LED数字的复杂光照和噪声环境中实现高效准确的数字识别。算法要求从图像中检测LED显示区域，输出4个角点位置，对目标区域进行抠取与对齐，最后进行数字内容的识别。
- 应用场景简述
该算法可广泛应用于各种设备，如计量仪器、计时器等，以自动读取并解析LED显示屏上的数字，提高数字信息的自动化采集水平。
- 验收标准
算法性能将在评测集上进行评估，主要包括准确率、FLOPS等指标。
- 准确率： 在评测集上达到95%的准确率。
- FLOPS要求： 要求算法的运算复杂度（FLOPS）适应处理器，不超过25G。
- 评测集
评测集将包含多个场景，以模拟实际应用中可能遇到的各种情况。具体要求如下：
- 距离范围： 0.3米至1米距离，涵盖不同距离下的LED数字图像。
- 光照条件： 模拟LED数字在强光、弱光等不同光照条件下的表现。
- 噪声环境： 引入模拟LED显示屏上可能存在的各种噪声，如光斑、反光等。
- 样本数量： 评测集中的样本数量应大于800，以确保对算法性能进行充分评估。
通过这些评测集的要求，我们期望算法在实际应用场景中表现出高准确性，对复杂光照和噪声环境具有较强的鲁棒性，满足LED数字识别的需求。
数据采集流程
- 数据采集方案制定
采集方案应该根据算法实际应用场景而定，首先确定采集变量，例如：采集场景，采集数量，采集人数，性别，年龄等。为每个变量按照索引编排好，并为每个变量赋予英文简称。例如有采集场景、采集距离、采集性别三个变量，则可编号为：
- 场景1：indoor；场景2：outdoor
- 距离1：1m；距离2：3m；距离3：5m
- 性别1：male，性别2：female
然后根据变量确定采集流程，如先按变量1采集还是变量2采集，被采集人的动作方式以及注意事项等，将以上采集方案以及变量信息整理为word文档进行保存。
- 准备采集设备
采集设备要尽可能贴近实际使用的设备，并确保可以长时间保存，准备好采集固件。
- 数据采集与保存
进行数据采集，并按照以下格式命名：根据“数据采集方案制定”定义的采集变量的顺序保存文件，名称形如x-x-x-x.xxx。例如有场景、距离、性别三个变量，保存格式为：indoor-3m-female-12.xxx，表示采集到的第12个“indoor场景、3m距离、女性”的数据。采集完毕，应该把采集的数据和“数据采集方案制定”的采集说明文档放到一起，以备查验。