数字识别

摘要： 针对2020年国家药品监督管理局颁布的即将全面禁止使用水银血压计相关规定和目前广泛采用的电子血压计需要定期接受检定和质量检测的现状,该研究提出了一种基于数字图像处理和字符识别的智能算法,实现了在检定或质量检测中自动获取电子血压计示值。在硬件平台上,通过树莓派连接摄像头,获取电子血压计的图像;在软件开发上,通过在树莓派上运行基于计算机视觉的OpenCV库,采用尺度变换、灰度转换、高斯平滑和边缘检测等图像预处理方法,结合字符分割与识别技术,实现了电子血压计示值的自动识别,有效避免了人为因素导致的误差或错误。该数字识别算法的研究与设计为开发自动检定电子血压计的智能装置奠定了前期技术基础,且对于电子仪器仪表的字符识别或研制自动化的仪器示值记录装置具有一定的借鉴价值。

摘要： 设计了一套基于图像处理和卷积神经网络(LeNet-5)相结合的量筒刻度值自动识别系统,可根据沉降视频快速绘制出污泥层高度(sludge blanket height,SBH)的沉降曲线。该系统由Python编程语言实现,主要包括灰度图像二值化、水平和垂直投影、量筒位置提取、数字分割、数字识别等。提出了一种拟合液位面形状的方法,可有效降低因拍摄视角而产生的误差。实验结果表明,该系统具有较快的测量速度和较高的准确率,液位精度可达0.1 mL。

摘要： 文中提出一种自适应×字法识别仪表数字的算法。运用USB摄像头采集图片,进行预处理,以一定步长统计像素点,裁减出ROI即数字区域,进行字符分割,垂直倾斜校正、识别小数点,由×字得到的交点个数与位置识别数字并进行自适应。试验结果表明,对数字仪表中的数字识别准确率达到99%。

摘要： 为实现身份证号码准确定位与快速识别,提出一种基于模板匹配的身份证号码识别方法。首先对身份证原始图像进行灰度化、二值化和感兴趣区域(ROI)提取等操作,实现身份证感兴趣区域的定位;其次分割感兴趣区域内的数字和字符,对每个数字和字符进行归一化处理;最后用二维相关系数匹配算法与数字模板和字符模板进行匹配,得到最终的识别结果。实验结果表明,本算法在光照均匀的环境下识别的准确率可以达到96.7%,在光照不良的情况下准确率为60%,证明该方法在身份证号码识别方面是可行且有效的。

摘要： 本文提出了船舶管件钢印智能识别的解决方案,基于深度学习技术设计了钢印智能识别系统。本文首先采用OpenCV技术对钢印图像进行必要的预处理,在此基础上运用Faster RCNN、RNN、LSTM、Tesseract OCR技术,对船舶管件进行钢印识别。其在测试集上的识别准确率为98.7%。在现场使用后表明,该识别系统具有较高的响应速度和可靠性,综合检测成功率达97.1%。

摘要： 随着CAD技术的广泛应用,电子像素图纸已成为存档和交流的主流形式。为准确获取图纸数据信息,将像素图纸进行矢量转化,在转化后的图纸中字符同样被矢量化为图形,从而失去了其字符属性。这对图纸信息的自动统计造成巨大阻碍。通过对大量转化后工程图纸中矢量数字图形特点进行分析,总结并提出了一种基于树形链码的渐进式数字字符识别方法。该方法能够快速识别转化后工程图纸中的数字字符,且对字符方向无任何要求。将该方法应用于转化后图纸的自动化信息统计,能够快速、准确地提取材料零件表及尺寸标注中的数字信息,为转化后图纸信息的自动统计提供了有利条件。

摘要： 为降低传统机械式电表读取的人工成本,提升电子屏图像数据的提取效率,文中设计一种基于图像处理的电表读数智能检测系统。该系统主要由数字检测与数字识别两个模块构成。数字检测模块通过特有图像特征对电子屏区域进行定位与提取,随后对区域内的数字由粗至精逐步进行精细框选,实现对单个数字的分割过程。数字识别模块采用大量数字图像对K最近邻分类算法进行训练,得到识别模型后,判断检测模块中分割数字的类别。以摄像头拍摄的特定电表为检测对象,经过工厂实地图像取样,通过编程和实验结果分析,证明文中检测系统能够较好地检测出电子屏幕中显示的数字个数并准确判断出数字类别,识别度高于97%。此电表读数智能检测系统可有效节省人力投入,降低出错率,能够依据实际需求对模型进行调整,从而应用于不同类型的电表图像识别。

摘要： 人工智能作业车因其诸多优越性被广泛应用于各行各业和日常生活中。本文设计并制作一种基于STM32单片机、OpenART摄像头、OpenMV 视觉识别模块、NRF24L01无线通讯模块等处理单元的智能送药小车系统。经实验测试,该送药系统能够模拟实现医院药房与病房间自动送药业务,多辆智能送药小车之间能够进行智能化自动通信、自动导航、协同运作完成送药任务。

摘要： 无接触送药的方式将减少医护人员与病人交叉接触的次数,从而降低医护人员被感染的概率。针对这种情况,设计了一款基于机器学习的智能送药小车。该小车采用STM32F429单片机作为主控芯片,搭载OpenMV摄像头采集数字信息进行特征点采样分析,单片机对采集到的数据进行Hausdorff算法分析处理,处理后的数据与模板进行NCC模板匹配,完成数字识别的任务,同时智能送药小车采用摄像头搭配循迹模块完成路线规划,蓝牙通讯完成双车协同送药的任务。

摘要： 跟以往与计算机交互时使用的键盘鼠标等传统设备而言,现如今,在能直接实现人机交互的计算机视觉领域,利用摄像头和相关的视觉检测设备,通过特定的手势对电脑发出指令控制的技术,正逐渐地被人们所重视。本文提出了一种基于MediaPipe的快速数字手势识别方法,重点介绍了该方法的基本实现过程和必要的功能模块,通过创建手部检测模型,关键点定位和构建数字手势识别模块等具体流程充分实现基于MediaPipe的数字手势识别技术。本文在手势检测和动作跟踪方面具有一定的实用参考价值,也为其他模式识别技术提供了借鉴。

摘要： 手写体数字识别在众多领域被广泛应用,采用传统方法不能克服其书写差异大、区域性明显等特点.本文提出一种基于改进粒子群优化的支持向量机聚类辨识算法.首先通过对灰度图像转化二值图像、划分区域等方案进行特征提取,应用支持向量机对提取的特征构建模型,使用粒子群算法对支持向量机的两个参数进行迭代寻优,使得辨识正确率最高.与其它识别算法相比,本文方法能够极大提升手写数字识别结果的正确率.

摘要： 在自然光条件下用普通相机拍摄的电表图像,分辨率较低且变形严重,对于不同表盘其数字大小字形也不同.针对以上问题,提出了一种八方向跟踪找空洞数字识别算法,利用每个字符的空洞和缺口数目对机械式表盘上的数字进行识别.该识别算法无需对数字大小、字型进行归一化.实验表明该找空洞数字识别算法在抗干扰性方面表现良好，有效的降低了算法复杂度,提高了处理速度及识别率。

摘要： 本文针对智能单粒子优化算法(Intellgence single particleoptimizatio,ISPO)算法过分依赖于给定参数这一缺陷,提出了改进的简化智能单粒子算法(Simplified intelligencesingle panicle optimization,SISPO),并成功将其应用于训练神经网络。在保持ISPO寻优性能的同时,SISPO算法不冉需要专门设定参数。我们将提出的SISPO神经网络训练算法(Simplifiedintelligence single particle optimization networkSISPONN)通过手写体数字识别进行了实验。结果表明,SISPONN算法比诸如梯度下降法之类的传统BP算法取得了更小的训练误差和测试误差,训练效果更好,能够更有效用于训练结构复杂的神经网络。

摘要： 为满足现代各种实时、便携式应用的迫切要求,用硬件化的神经网络系统替代传统的计算机仿真,提出一种基于FPGA芯片感知器模型的数字识别方法.首先介绍了单神经元(感知器)的模型及学习算法;然后系统阐述了在现场可编程门阵列(FPGA)上实现单神经元自学习的过程和实现识别数字的原理.实验结果表明设计可行,为人工神经网络的硬件化作了一次初步的探索,为以后进一步的研究奠定了基础.

摘要： 本文提出了一种使用视频实时监控仪器仪表的方法.针对智能仪表监控中一个摄像机监控多个仪器仪表,导致获得的图像分辨率低,有严重光晕的情况,本文提出了一种针对有严重光晕、低质量图像的增强方法，并使用支持向量机对该条件下的仪表数字进行识别。阐述了几何校正、图像增强、字符串分割、字符特征提取等过程，经过对比研究,该系统具有很好的实用价值和广泛的应用前景.

摘要： 针对目前数字式电测量仪表检测所面临的类型日益增多，检测项目日益复杂的现状，提出了应用数字图像处理技术，实现数表检测的方法。文中分析了数据识别的具体实现技术及方法，所提到的数字识别方法规避了人工检测和基于表计通信协议的不足，为数表检测提供了一种新的技术途径;标准字库扩展技术对于提供高数字仪表的自动化检测和检测方法的可扩展提供了新的技术方法和手段。

摘要： 提出一种印刷体数字识剐的算法及该算法在枪械编号识剐中的应用，该算法包括图像预处理、数字特征提取与选择和分类器的设计等环节。实验结果表明，该方法具有较好的效果。

摘要： 在使用抄表仪器进行人工抄表时,光照、电能表位置等因素会影响到仪表示值的读取.针对此问题,本文提出一种基于ARM的仪表示值判读的算法。算法主要包括示值区域的定位,倾斜校正,图像预处理和数字识别与存储等方面.

摘要： 对模糊C-均值聚类作了简要分析和评论,在此基础上将遗传算法引入其中,以克服模糊C-均值聚类的局部性和对初始聚类中心的敏感性;然后,采用了基于贴近度和择近原則的模糊识别方法;最后,详细设计了算法。仿真结果说明,该方法在识别速度和准确率方面都达到了令人满意的效果,为手写体数字的识别提供了一种新方法,也拓展了模糊理论的应用范围。

摘要： 提出一种基于模板匹配和神经网络的车牌字符识别方法.该方法采用两级识别,第一级采用模板匹配识别差别明显的字符,第二级采用BP神经网络识别第一级不能确定的相似字符.针对字符图像质量差的特点,结合和改进现有特征提取方法,提出了适合本算法的特征提取方法,其中粗分类中使用网格密度和改进的笔画密度,细分类中使用图像矩、图像灰度值经PCA处理得到的系数以及结构特征.该方法充分利用了识别器的适用特点和字符图像的特征信息.实验结果表明此算法具有较高的识别率和较快的识别速度.

摘要： 本发明提供一种数字式仪表的数字识别方法，包括：对字符图像进行预处理，进行边缘切割后获取单字符图像；计算并提取字符的宽度和高度，根据单字符图像的宽高比识别字符1；执行单字符图像的完整性判断，若字符为完整，则在单字符图像宽度的中线位置处进行纵向穿线，扫描计算单字符图像内的连通区域，根据连通区域的个数分类识别字符0、2、3、4、5、6、7、8、9。该方法通过提取不同字体的同一字符的结构特征来建立字符识别的模型，适用于多种类型的数字式仪表，识别准确率较高，鲁棒性较强。

摘要： 一种基于图像的数字及机械表数字识别方法，涉及图像处理技术领域，为解决传统的图像处理方法无法适用于数字及机械表的智能抄表工作的问题，其过程为：利用深度学习目标检测网络MobileNetv2‑SSD进行类型判断和数字区域定位，然后将图片按顶点坐标裁剪，进行图像预处理与二值化操作，将图像转为黑白二值图，机械表加入膨胀腐蚀操作加粗数字、消除噪点，数字表图像预切割与重切割，利用投影法进行预切割，通过阈值匹配确定数字位数后再进行过长段分离、过小段合并的重切割实现数字表数字切割分离，机械表图像平均切割。本发明实现了数字及机械表的分类识别与数字区域定位。

摘要： 本申请公开了一种变电站数字仪表的数字识别方法和装置，该方法和装置应用于对变电站进行巡检的电子设备，具体为对变电站的数字仪表的待识别图像进行粗定位，得到待识别图像的中的数字感兴趣区域；对数字感兴趣图像进行精确定位，得到多个分割区域；对多个分割区域进行识别，最终得到数字仪表的正确读数。在将该方法应用于机器人的情况下，就可以通过机器人对变电站进行巡检且能够得到正确的巡检结果，也就能够使机器人替代人工对变电站进行巡检，从而能够大幅提高巡检效率。

摘要： 本发明提供了一种交通信号灯数字识别方法和系统，涉及车辆自动驾驶技术领域。本发明的交通信号灯数字识别方法包括：获取交通信号灯的图像或视频；根据交通信号灯的图像或视频识别图像或视频中的交通信号灯的形状；根据交通信号灯的形状选择预先建立的识别模型；根据识别模型，对图像或视频进行数据预处理；将预处理后的图像或视频输入到识别模型中对交通信号灯中的倒计时数字进行识别。利用本发明的交通信号灯数字识别方法可以使识别过程简单，且对交通信号灯的倒计时数字识别准确，保证自动驾驶车辆安全、平稳驾驶，防止自动驾驶车辆出现急刹车、闯红灯等而导致交通事故的严重后果。

摘要： 本发明提供了一种基于铭牌数字识别的数字图像识别纠错方法，从产品设备上获取数字标签图像，对数字标签图像进行前期图像处理操作，获得纯净的数字标签图像；对纯净的数字标签图像内容进行单个字符切割，将一整串连续的数字标签图像分割成以单个数字为单元的图像组，同时对每个单个数字图像单元进行序号标记；再从图像组中筛选出容易识别错误的数字对图像；运用图像外围填充纠错算法增大数字对图像的差异性；最后对数字对图像进行识别纠错操作。本发明提供的方法克服了现有技术的不足，对常见的容易识别错误的数字之间进行纠正再识别，其纠错识别的正确率达到了100％，大大提高了制造生产线上的标签识别正确率，提高了制造生产线的工作效率。

摘要： 本发明公开了一种低功耗数字识别远传抄表装置及其识别方法。利用抄表装置的采集水表图像传输给MCU芯片，MCU芯片采用局部自适应阈值算法对包含水表数字区域的原始图像进行二值化处理，提取水表数字区域的二值图；再次提取每个数字区域；使用形态学腐蚀和膨胀运算去除每个水表数字区域的背景区域；判断提取的每个数字区域是不是半字区域，若是则进行将半字区域扩充成全字区域后计算全字区域与模板库中的每个数字模板的相似度，挑选概率最大的模板区域为最终的数字识别结果，将识别结果通过无线通信模块传输至水务服务器。本发明用以解决现有摄像直读式远传抄表装置的功耗高，且传输速率慢的问题。

摘要： 本发明提供一种基于图像数字识别的菜品识别方法，包括以下步骤：S1、根据摄像头模块得到的菜品数字图像进行处理，实现菜碗区域确定，完成托盘中菜碗数量的确定及菜碗区域的划分；S2、基于菜碗区域的划分，提取每个菜碗中的数字坐标，对数字坐标中的十位和个位两位数字进行分割提取；S3、确定旋转中心和旋转角度，对数字坐标进行旋转校正操作；S4、对数字坐标进行宽度特征标准化，建立一种七行式宽度特征提取方法完成数字特征提取，进而完成基于决策树的数字分类器设计，实现菜品识别。本申请通过建立一种可完成图像数字识别的七行式宽度特征提取的改进方法，能用于高校智能食堂菜品销售系统中的菜品有效识别，能提高菜品的识别效率。

摘要： 本发明提供一种紫外图像数字识别方法及识别装置，该方法包括：对待识别紫外图像进行灰化处理，获取灰度图像；从灰度图像中识别出数字区域，对数字区域进行二值化处理，获取二值化图像；对二值化图像中各个数字所在区域进行精确分割后，依次提取分割后区域内数字的水平方向特征和垂直方向特征；分别计算数字与数字标准库中每一个数字的欧氏距离，并计算相似度值；根据相似度值，识别数字。本发明提供的紫外图像数字识别方法及识别装置，可实现快速、准确对紫外图像中的数字进行识别的目的，抗干扰性强，识别精度高，可有效节省现场人员的操作时间。

摘要： 本发明涉及一种数字识别装置，特别是关于一种透过无线感应的数字识别装置、识别数据更新系统及更新方法。该数字识别装置包括有一无线射频识别标签及一数字显示装置。其中数字显示装置更包括有一控制单元、一显示单元及一记忆单元。本发明所述数字识别装置是可以透过显示单元来显示出供辨识的识别数据，同时此数字识别装置中的数据是可以透过计算机系统对其更新，以使得数字识别装置可回收再重复使用且可因应不同的使用者而相对显示出其代表的识别信息。

摘要： 本发明公开了一种数字式仪表定位和数字识别方法、装置和计算机设备，首先利用Imgaug图像数据增强库对现场图像数据进行扩增，获得多角度、亮度和雨雪环境下的图像；然后利用YOLOv4算法检测数字式仪表，获得数字式仪表的仪表盘图像数据；再对仪表盘图像数据进行数字的检测和识别，获得表盘上所有数字的位置与类别；最后基于聚类的思想获得仪表盘上数字的行数，选定所需行数的所有数字框确定小数点的位置，得到最终的数字识别结果。采用本发明能够定位和识别带有多行数字且具有小数点的高精度数字式仪表示数，具有较高的准确率和较强的鲁棒性。