浙江工业大学学报
浙江工業大學學報
절강공업대학학보
Journal of Zhejiang University of Technology
2007年
4期
437-440
,共4页
多数字仪表动态字符识别%特征颜色%BP神经网络
多數字儀錶動態字符識彆%特徵顏色%BP神經網絡
다수자의표동태자부식별%특정안색%BP신경망락
在诸多像冶金、化工等的行业,都要用到多个数字仪表的实时监控.而人眼识别会产生误判,且效率不高,用多个数字仪表动态字符识别系统代替人眼将提高效率,同时识别率的提高可以解决人眼产生误判的问题.然而这一系统研制的难点在于多仪表数显字符的快速分割定位和实时识别,为了解决快速分割,提出了将特征颜色增强的方法应用于该系统.同时为满足实时识别,采用了BP神经网络法进行分类识别.实验结果表明,在小于3个数字仪表的条件下,整个识别过程可控制在40 ms以内,正确识别率达到96%以上.
在諸多像冶金、化工等的行業,都要用到多箇數字儀錶的實時鑑控.而人眼識彆會產生誤判,且效率不高,用多箇數字儀錶動態字符識彆繫統代替人眼將提高效率,同時識彆率的提高可以解決人眼產生誤判的問題.然而這一繫統研製的難點在于多儀錶數顯字符的快速分割定位和實時識彆,為瞭解決快速分割,提齣瞭將特徵顏色增彊的方法應用于該繫統.同時為滿足實時識彆,採用瞭BP神經網絡法進行分類識彆.實驗結果錶明,在小于3箇數字儀錶的條件下,整箇識彆過程可控製在40 ms以內,正確識彆率達到96%以上.
재제다상야금、화공등적행업,도요용도다개수자의표적실시감공.이인안식별회산생오판,차효솔불고,용다개수자의표동태자부식별계통대체인안장제고효솔,동시식별솔적제고가이해결인안산생오판적문제.연이저일계통연제적난점재우다의표수현자부적쾌속분할정위화실시식별,위료해결쾌속분할,제출료장특정안색증강적방법응용우해계통.동시위만족실시식별,채용료BP신경망락법진행분류식별.실험결과표명,재소우3개수자의표적조건하,정개식별과정가공제재40 ms이내,정학식별솔체도96%이상.
