首页 期刊 机床与液压 基于R-CNN的智能电表数值识别方法 【正文】

基于R-CNN的智能电表数值识别方法

作者:向映红; 廖勇; 代学武 国网重庆市电力公司技能培训中心; 重庆400053; 重庆大学通信与测控中心; 重庆400044; 英国诺森比亚大学; 纽卡斯尔NE18ST
智能抄表   图像识别   深度学习  

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。

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