[发明专利]一种基于图像的数字及机械表数字识别方法

说明书

一种基于图像的数字及机械表数字识别方法，涉及图像处理技术领域，为解决传统的图像处理方法无法适用于数字及机械表的智能抄表工作的问题，其过程为：利用深度学习目标检测网络MobileNetv2‑SSD进行类型判断和数字区域定位，然后将图片按顶点坐标裁剪，进行图像预处理与二值化操作，将图像转为黑白二值图，机械表加入膨胀腐蚀操作加粗数字、消除噪点，数字表图像预切割与重切割，利用投影法进行预切割，通过阈值匹配确定数字位数后再进行过长段分离、过小段合并的重切割实现数字表数字切割分离，机械表图像平均切割。本发明实现了数字及机械表的分类识别与数字区域定位。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体为一种基于图像的数字及机械表数字识别方法。

背景技术

自动抄表(Automatic Meter Reading，AMR)是集计算机技术、通信技术、用电及计量技术于一体，利用微电子和计算机网络，采集、传感、传输等技术自动读取和处理表计数据，将城市居民的用水、电、气信息加以综合处理的系统。具有抄收速度快、计算精度高、抄表同时性好、可直接与营业计算机联网等突出的优点。采用自动抄表系统可以缓解抄表人员的劳动强度、降低人为因素造成的抄表误差，从根本上解决了入户抄表收费给用户和抄表人员带来的麻烦，避免了许多不必要的纠纷，不但能提高管理部门的工作效率，也适应现代用户对用水、用电、用气缴费的需求。

随着国民经济的快速发展和城镇化建设的进一步推进，居民水、电、气用量不断增加，由此加大了抄表与收费结算的工作量。现有的人工抄表方式已经远远不能满足日益增长的工作需求。虽然现在市场上出现了很多针对不同应用场合的远程抄表系统，在一定程度上解决了抄表难的问题。最初有红外抄表系统、无线抄表系统等半人工的方式。后期出现了低压载波抄表系统、485总线抄表系统、光纤传输远程抄表系统等基于信号传输的抄表方式。但是这些抄表系统大多需要对原有的表进行拆装、加装一些电子器件，其工程量大、成本高、且实现周期长，同时也有可能对原有表的性能造成一定的影响。相比前几种方法，通过可见光图像处理的方式对这些表进行数字抄表识别不需要对原有表进行改装，极大地减小了成本，且不会影响电表性能。

居民使用的水、电、气表种类多样、型号多样，主要可以分为两类：数字液晶式和机械字轮式。每一种类型还有许多不同种类的型号，导致其数字区域大小、长度、颜色、字体均不固定。基于传统的图像处理方法无法设计一个适用不同类型表的方法进行智能抄表工作。目前已有的基于可见光图像处理的方式进行数字识别的方法中，区域定位大多采用传统的图像处理方法，其适用型号单一，无法同时适应数字液晶和机械字轮两大类型的表，且由于大多数居民用表使用年限长、所处环境过差，其污迹、噪声干扰较为严重，传统的图像处理方法抗干扰和噪声能力较差、所定位区域精确度较差，严重影响后续的图像二值化操作和数字分割工作。如何设计一个既能够兼容数字及机械表，又可以抵抗各类污迹、噪声、反光干扰的图像处理算法，实现数字及机械表的数字识别仍是一个有待解决的问题。

发明内容

本发明的目的是：针对传统的图像处理方法无法适用于数字及机械表的智能抄表工作的问题，提出一种基于图像的数字及机械表的数字识别方法。

本发明为了解决上述技术问题采取的技术方案是：一种基于图像的数字及机械表数字识别方法，包括以下步骤：

步骤一、利用MobileNetv2-SSD目标检测网络对数字表或机械表图像信息进行分析处理，并根据图像信息对数字表或机械表的类型进行判断，然后对数字表或机械表的数字区域进行定位；

步骤二、将步骤一中分析处理后的数字表或机械表图像信息进行滤波、二值化和形态学处理；

步骤三、根据步骤一中得到的数字表或机械表类型，若类型为数字液晶表则执行步骤四，若类型为机械字轮表则执行步骤五；

步骤四、将步骤二中处理后的图像信息利用预切割与重切割将图像中的数字切割分离为单独的数字图像；