一种基于图像识别的燃气表远程直读系统研究

• 作者: 万聿枫 曹龙汉 鲁江坤
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像识别 燃气表直读 RBF神经网络 遗传算法
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 物联网与5G通信技术
• 页码范围: 627-632
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4488字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3979/j.issn.1673-825X.2018.05.006

摘要

为了解决无线抄表系统中燃气表机械字轮读数与电子计数存在累计误差的问题,提出一种在传统燃气表上加装图像识别抄表模块,利用遗传算法(genetic algorithms,GA)优化的径向基函数神经网络(radical basis func-tion,RBF)进行字轮读数图像识别的实现方法.在图像识别抄表模块中,采用分块迭代算法对图像进行二值化处理,并在远程发送前对图像数据进行压缩,以减少数据传输量;使用最近邻聚类与K均值聚类相结合的算法确定隐层中心位置,为了消除中心宽度对中心值的依赖,采用GA对中心宽度进行优化,引入二次验证机制,进一步减少识别误差;通过通用分组无线业务(general packet radio service,GPRS)方式将识别结果及相应图像发送到管理中心,由管理中心对燃气表读数进一步核对.仿真结果表明,抄表终端功耗较低,抄表正确率超过97％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹龙汉	重庆邮电大学自动化学院	60	395	10.0	18.0
5	鲁江坤	重庆人文科技学院计算机工程学院	5	6	1.0	2.0
6	万聿枫	重庆邮电大学自动化学院	1	4	1.0	1.0