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申请/专利权人：国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司;嘉兴恒创电力集团有限公司华创信息科技分公司
摘要：本发明公开了一种基于BP神经网络的拆回电表度数识别方法及系统，将拆回电表放置在智能工作平台上，高拍仪采集拆回电表图像，图像处理单元对拆回电表图像进行处理，图像识别单元对条形码区域进行识别获得电表编码，对度数区域进行字符分割，提取统计特征和结构特征并进行融合，将融合特征输入BP神经网络分类器获得电表度数，实现高效、高精准的拆回电表自动化识别底数，解决了人工录入数据效率低、准确率低的问题，减轻了人工作业强度，降低了工作差错率，提高了工作效率，方便后期数据统计，便于拆回电表信息化管理；提取字符的统计特征和结构特征并进行融合，利用BP神经网络分类器进行字符识别，有效提高字符识别效果和字符识别精度。
主权项：1.一种基于BP神经网络的拆回电表度数识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：通过图像采集模块采集拆回电表图像；步骤S2：对采集的拆回电表图像进行预处理；步骤S3：定位拆回电表图像的条形码区域和度数区域，对条形码区域进行识别获得拆回电表编码，对度数区域进行字符分割，获得单一字符图片；步骤S4：提取单一字符图片的统计特征和结构特征并进行融合，获得融合特征；步骤S5：将融合特征输入至训练好的BP神经网络分类器中，BP神经网络分类器输出字符识别结果；步骤S6：将各单一字符图片对应的字符识别结果组合，获得拆回电表度数。
全文数据：
权利要求：
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