基于BP神经网络的数显仪表动态显示字符识别方法

摘要

一种基于BP神经网络的数显仪表动态显示字符识别方法，将摄像头获取的仪表图像，通过内部处理识别成仪表表头数字，通过图像采集系统获得数显仪表图像，利用YUV向量空间的V分量定位仪表表头区间，在该区间精确定位字符位置，经字符分割后作为BP神经网络的输入信号并识别小数点的位置；所述的BP神经网络采用全局自适应带动量项的快速BP识别算法。本发明提供一种识别准确率高、识别速度快、收敛性好、实时性好的基于BP神经网络的数显仪表动态显示字符识别方法。

主权项

1、一种基于BP神经网络的数显仪表动态显示字符识别方法，所述的字符识别方法将摄像头获取的仪表图像，通过内部处理识别成仪表表头数字，该字符识别方法包括以下步骤：(1)、通过摄像头获取数显仪表的图像，图像格式为BMP格式，颜色空间为RGB；其特征在于：所述的字符识别方法还包括：(2)、将获取的原始图像经过从RGB向量空间到YUV向量空间的转换，取出图像中的色调V分量，利用阈值分割图象，确定仪表表头数字区；(3)、将得到的仪表表头数字区去噪；(4)、将仪表表头数字区转化成像素直方图，并分割成数字字符；(5)、将分割后字符的右下角包含小数点区域的白色像素进行累加，累加的和除以小数点区域内的像素总数，如比例大于50％，判断存在小数点；(6)、将分割出来的噪声区域去掉，字符的宽度为WIDTH，高度为HEIGHT，如分割后字符图像的WIDTH/HEIGHT＜1.2，删除该字符；(7)、对分割后的各个字符图像进行编码，编码的规则为：用2*1的网格将数字目标区域进行相交，用得到的交点进行数字判断，提取各个数字图像的特征编码；(8)、将提取的特征编码送到BP神经网络训练或识别，得到对应该特征编码的数字。