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| 基于卷积神经网络的字轮式仪表双半字符识别 | |
| 作者姓名： | 王望 徐望明 伍世虔 闫富海 |
| 摘 要： | 针对远程自动抄表系统中字轮式表盘出现双半字符导致识别困难的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的双半字符识别方法.对采集到的表盘图像,首先通过图像预处理和投影算法分割出完整字符和双半字符.鉴于实际图像中双半字符样本较少,不足以训练深度网络,该方法通过收集相邻数字的完整字符图像进行对齐拼接,再从中随机截取子图像从而建... |
| 关 键 词： | 远程自动抄表 双半字符识别 字轮式仪表 卷积神经网络 图像预处理 投影直方图 |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |