[发明专利]一种实现电表数据智能读取的方法

权利要求书

1.一种实现电表数据智能读取的方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、获取电表图像，根据电表图像的HSV模型相应的色调、饱和度、亮度和边缘检测处理所述电表图像，再进行形态学处理和联通量处理，然后根据处理后的电表图像的数据显示部分区域的固定长宽比，筛除不符合的区域，完成电表图像中的数据区域的定位，得到数据图像；

S2、运用Radon变换对二值化后的所述数据图像进行倾斜矫正；

S3、根据所述S2矫正后的图像获取垂直投影，得到直方图，所述直方图有“波峰”和“波谷”，其中，所述“波峰”对应着字符，所述“波谷”为低矮部分，对应字符之间的间距空白；将所述直方图从左到右一次获取每一个“波峰”所对应的区域，从而得到电表图像中的数据字符图像；

S4、构建用于识别数字的BP神经网络，将所述数据字符图像进行特征提取，并将提取的特征通过所述用于识别数字的BP神经网络进行数据识别，得到所述电表图像的电表数据；包括以下步骤：

S41、所述BP神经网络设置为3层网络：输入层、隐含层和输出层，输入层的神经元数目定为20；输出层输出结果有‘0’～‘9’共10个数字，对所述数字编码采用BCD编码，输出神经元数目设定为4；所述隐含层神经元数目设为32；

S42、将标准的字符库中的数字图像经过特征提取，存入P矩阵作为输入矩阵，然后对应的数字的BCD编码结果设定输出矩阵T，最终建立BP神经网络，并对所述BP神经网络进行训练；

S43、将所述数据字符图像进行特征提取，将提取的特征向量输入到所述S42训练好的BP神经网络中，从而得出相应的向量结果，再将所述向量结果进行二值化，并进行译码，得到相应的电表数据。

2.根据权利要求1所述的实现电表数据智能读取的方法，其特征在于：所述S2中的倾斜矫正的步骤为：对所述数据图像进行二值变换，得到二值图像；用函数f(x,y)表示所述二值图像的像素值，则所述二值图像的任意方向上的投影为在投影方向上对函数f(x,y)进行线性积分结果，对所述二值图像进行多方向投影，选择最大投影值，所述最大投影值对应的角度为所述电表图像的倾斜角度α，根据所述倾斜角度对所述数据图像做相反方向的旋转来矫正。

3.根据权利要求1所述的实现电表数据智能读取的方法，其特征在于：所述S1中，进行固定长宽比筛除之前将得到的图像处理为RGB图像。

4.根据权利要求1所述的实现电表数据智能读取的方法，其特征在于：采用MATLAB语言编程来实现。

5.根据权利要求1所述的实现电表数据智能读取的方法，其特征在于：所述S41中，还设定BP神经网络的输入层激活函数为tansig函数，隐含层激活函数为logsig函数。