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基于R-CNN的智能电表数值识别方法
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中央高校基本科研业务费资助项目(106112017CDJXY500001)


R-CNN based method for intelligent meter recognition
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    摘要:

    针对传统抄表方式存在的识别精度低、识别效果差的问题,提出基于区域卷积神经网络(Region-based Convolutional Neural Network, R-CNN)的智能电表数值识别方法。该方法首先使用摄像头采集电表数字码盘的图像信息,然后对采集到的图像进行预处理,最后通过R-CNN网络对预处理后的图像进行自动识别。试验结果表明:所提方法利用R-CNN网络可以同时自动识别表盘位置信息和表盘读数信息,很大程度上减少了人工识表的压力,提高了表计识别精度。

    Abstract:

    Aiming at the problems of low recognition accuracy and poor recognition effect of traditional meter reading methods, this paper presents a numerical recognition method of intelligent meters based on Region-based Convolutional Neural Network (R-CNN). This method first collects the image information of the digital code disc of the ammeter by camera, then preprocesses the collected images, and finally automatically recognizes the preprocessed images through R-CNN. The experimental results show that the proposed method in this paper could identify the position information automatically and read information of the dial simultaneously using R-CNN, which will greatly reduce the pressure of manual meter recognition and improve the accuracy of meter recognition.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

向映红,廖勇,代学武.基于R-CNN的智能电表数值识别方法[J].机床与液压,2019,47(24):87-91.
. R-CNN based method for intelligent meter recognition[J]. Machine Tool & Hydraulics,2019,47(24):87-91

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  • 在线发布日期: 2020-03-12
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