基于R-CNN的智能电表数值识别方法

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.

关键词：智能抄表、图像识别、深度学习、R-CNN

所属期刊栏目：47

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：Supported by the Fundamental Research Funds for the Central Universities ;中央高校基本科研业务费资助项目

在线出版日期：2020-04-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：87-91