适合特定水表表型的字符识别方法

摘要

根据特定水表走字的特点,提出了一种基于模板和神经网络的水表数字字符识别的方法.该方法利用特定表型中待识别区域宽高比例相同的特点,提出用特征模板缩放法来进行待识别区域的定位和字符分割.采用三灰度值加权系数进行模板匹配,提高了特征的利用率;采用自适应学习的BP神经网络训练全字符和半字符样本,用户直接使用训练好的神经网络联结权值进行字符识别.结果表明,充分利用待识别区域的特征有助于提高识别区域定位和字符分割的准确性,在此基础上,采用经典的识别算法能够取得较好的效果.