典型文献
数字电表图像的检测与识别
文献摘要：
为降低传统机械式电表读取的人工成本,提升电子屏图像数据的提取效率,文中设计一种基于图像处理的电表读数智能检测系统.该系统主要由数字检测与数字识别两个模块构成.数字检测模块通过特有图像特征对电子屏区域进行定位与提取,随后对区域内的数字由粗至精逐步进行精细框选,实现对单个数字的分割过程.数字识别模块采用大量数字图像对K最近邻分类算法进行训练,得到识别模型后,判断检测模块中分割数字的类别.以摄像头拍摄的特定电表为检测对象,经过工厂实地图像取样,通过编程和实验结果分析,证明文中检测系统能够较好地检测出电子屏幕中显示的数字个数并准确判断出数字类别,识别度高于97％.此电表读数智能检测系统可有效节省人力投入,降低出错率,能够依据实际需求对模型进行调整,从而应用于不同类型的电表图像识别.
文献关键词：
数字提取;ROI提取;数字识别;K最近邻分类;图像分割;数字电表;图像特征;数字切割;欧氏距离
中图分类号：
作者姓名：
沈美丽
作者机构：
青岛理工大学 理学院,山东 青岛 266520
文献出处：
引用格式：
[1]沈美丽-.数字电表图像的检测与识别)[J].现代电子技术,2022(16):110-114
A类：
数字电表,数字切割
B类：
检测与识别,机械式,读取,人工成本,图像数据,提取效率,中设计,读数,数智,智能检测系统,数字检测,数字识别,检测模块,图像特征,框选,割过,识别模块,数字图像,最近邻分类算法,识别模型,摄像头,实验结果分析,明文,电子屏幕,识别度,省人力,出错率,图像识别,数字提取,ROI,图像分割,欧氏距离
AB值：
0.319836
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