基于BP神经网络的实时水表自动识别系统的研究

• 作者: 孙长庆 李云栋
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 数字水表 字符识别 BP神经网络 连通区域提取 字符分割
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 算法、设计与应用
• 页码范围: 1330-1332
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文

摘要

为提高数字水表字符的识别率,提出一种基于数字图像处理技术与BP神经网络的水表自动识别系统；首先对采集的水表图像进行预处理以获得字符区域,然后进行二值化操作,利用连通区域提取算法分割出单个字符,最后利用训练好的BP神经网络对分割后的字符进行识别,并输出识别结果；实际运行表明自动识别系统正确率在95％以上,并且能够实时显示水表数据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李云栋	北方工业大学信息工程学院	7	24	3.0	4.0
2	孙长庆	北方工业大学信息工程学院	1	8	1.0	1.0