【摘 要】
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针对当前电能表示数识别算法识别复杂的电能表图像准确率不高的问题,提出一种结合深度神经网络和多阈值软切分的电能表示数识别算法。该算法含有两个模块:示数区域定位模块和
【机 构】
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国网河北省电力有限公司电力科学研究院,大连理工大学国际信息与软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61772108)
论文部分内容阅读
针对当前电能表示数识别算法识别复杂的电能表图像准确率不高的问题,提出一种结合深度神经网络和多阈值软切分的电能表示数识别算法。该算法含有两个模块:示数区域定位模块和识别模块。首先,定位模块以“你只需要看一次”(YOLO)算法为基础,提出一种适合电表示数区域特点的检测模型来进行快速检测;然后,示数区域识别模块将对检测到的示数区域图像使用灰度值进行分类;对字轮式电表采用均值切分方法,而对液晶屏式电表示数采用多阈值软切分方法,得到液晶屏示数的一系列切分方案。最后,使用训练好的单字符识别网络对两种电表的切分图像进行
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