基于神经网络的电表数字识别技术研究

• 作者: 张海军 胡立夫 齐胜男
• 来源期刊: 沈阳航空航天大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电表 特征提取 数字识别 BP网络
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 控制工程
• 页码范围: 43-45
• 分类号: TP391.7|V261.2
• 字数: 2277字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-1248.2011.02.010

摘要

提出了基于BP神经网络的机械式电表数字自动识别方法,首先通过预处理自动定位电表图像中的数字区域并实现单个数字的切分,然后对每个数字图像提取一组具有较高区分度且计算简单的典型网格特征,最后设计BP神经网络作为数字分类器,实现电度表显示值快速自动识别,该研究获得了电表数字正确识别率98.5%的结果,表明该系统具有较强的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	齐胜男		26	32	3.0	4.0
2	张海军		16	48	4.0	6.0
3	胡立夫		34	49	4.0	5.0