[发明专利]一种实现电表数据智能读取的方法

摘要

本发明公开了一种实现电表数据智能读取的方法，涉及计算机视觉和图像识别技术领域，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电表图像，再进行形态学处理和联通量处理，并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；然后运用Radon变换对二值化后的所述数据图像进行倾斜矫正等处理获取数据字符图像；最后数据字符图像的提取特征输入到BP神经网络进行识别，从而得到相应的电表数据。本发明方法易于实现，能够对电表数据快速读取；本发明得到的数据结果更为快速、准确，便于电表读数人员理解和使用。

主权项

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：/nS1、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；/nS2、运用Radon变换对二值化后的所述数据图像进行倾斜矫正；/nS3、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；/nS4、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：/nS41、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；/nS42、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；/nS43、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。/n