【摘 要】
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针对人工抄表模式,本文主要对基于ARM的仪表示值的判读算法进行了改进,完成了基于嵌入式系统的图像采集,实现了对电度表示值的自动读取。本算法通过嵌入式Video4Linux编写摄
【出 处】
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华北电力大学(保定) 华北电力大学
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针对人工抄表模式,本文主要对基于ARM的仪表示值的判读算法进行了改进,完成了基于嵌入式系统的图像采集,实现了对电度表示值的自动读取。本算法通过嵌入式Video4Linux编写摄像头采集程序完成图像的采集;采用了人机交互的方式,利用Qt开发软件的图形界面功能完成了对数字区域的定位;经过对图像的预处理之后,利用BP神经网络实现了对电度表的字符识别,具有较高的识别率。该算法大大克服人工抄表中工作强度大、效率低等缺点,具有广阔的应用前景。
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