沈阳航空航天大学学报
瀋暘航空航天大學學報
침양항공항천대학학보
JOURNAL OF SHENYANG INSTITUTE OF AERONAUTICAL ENGINEERING
2011年
2期
43-45
,共3页
电表%特征提取%数字识别%BP网络
電錶%特徵提取%數字識彆%BP網絡
전표%특정제취%수자식별%BP망락
提出了基于BP神经网络的机械式电表数字自动识别方法,首先通过预处理自动定位电表图像中的数字区域并实现单个数字的切分,然后对每个数字图像提取一组具有较高区分度且计算简单的典型网格特征,最后设计BP神经网络作为数字分类器,实现电度表显示值快速自动识别,该研究获得了电表数字正确识别率98.5%的结果,表明该系统具有较强的鲁棒性.
提齣瞭基于BP神經網絡的機械式電錶數字自動識彆方法,首先通過預處理自動定位電錶圖像中的數字區域併實現單箇數字的切分,然後對每箇數字圖像提取一組具有較高區分度且計算簡單的典型網格特徵,最後設計BP神經網絡作為數字分類器,實現電度錶顯示值快速自動識彆,該研究穫得瞭電錶數字正確識彆率98.5%的結果,錶明該繫統具有較彊的魯棒性.
제출료기우BP신경망락적궤계식전표수자자동식별방법,수선통과예처리자동정위전표도상중적수자구역병실현단개수자적절분,연후대매개수자도상제취일조구유교고구분도차계산간단적전형망격특정,최후설계BP신경망락작위수자분류기,실현전도표현시치쾌속자동식별,해연구획득료전표수자정학식별솔98.5%적결과,표명해계통구유교강적로봉성.
