一种基于图像识别的燃气表远程直读系统研究

摘要：

为了解决无线抄表系统中燃气表机械字轮读数与电子计数存在累计误差的问题,提出一种在传统燃气表上加装图像识别抄表模块,利用遗传算法(genetic algorithms,GA)优化的径向基函数神经网络(radical basis func-tion,RBF)进行字轮读数图像识别的实现方法.在图像识别抄表模块中,采用分块迭代算法对图像进行二值化处理,并在远程发送前对图像数据进行压缩,以减少数据传输量;使用最近邻聚类与K均值聚类相结合的算法确定隐层中心位置,为了消除中心宽度对中心值的依赖,采用GA对中心宽度进行优化,引入二次验证机制,进一步减少识别误差;通过通用分组无线业务(general packet radio service,GPRS)方式将识别结果及相应图像发送到管理中心,由管理中心对燃气表读数进一步核对.仿真结果表明,抄表终端功耗较低,抄表正确率超过97％.

关键词：图像识别、燃气表直读、RBF神经网络、遗传算法

所属期刊栏目：30

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：重庆市教委科学技术研究项目KJ1716367;重庆市物联网产业共性关键技术创新主题专项项目CSTC2015zdcy-ztzx40007

在线出版日期：2018-11-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：627-632