基于不变矩和神经网络的常用电气符号自动识别方法研究

• 作者: 孙国凯 王立地 谷彩连
• 来源期刊: 沈阳农业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 不变矩 神经网络 电气符号 模式识别
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 687-690
• 页数: 4页
• 分类号: TM711
• 字数: 1710字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1700.2005.06.011

摘要

工程图纸中电气符号的自动识别是实现电气工程图纸矢量化的基础.提出了提取工程图纸中电气符号的不变特征,把不变特征值输入神经网络进行训练,得到神经网络模型识别旋转、平移、缩放电气元件图元的方法.实验结果表明:所建立的网络模型具有较好的性能.将此方法用于工程图纸的矢量化处理过程,只需识别出电力工程图纸中各个符号的类型,避免了图纸矢量化过程中的跟踪和拟合的过程,因此优化了矢量化流程.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙国凯	沈阳农业大学信息与电气工程学院	55	363	9.0	17.0
2	王立地	沈阳农业大学信息与电气工程学院	44	189	7.0	11.0
3	谷彩连	沈阳农业大学信息与电气工程学院	2	13	2.0	2.0