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期刊文章详细信息

基于支持向量机的燃气表示数识别    

Recognition of Gas Meter Readings According to Support Vector Machine(SVM)

  

文献类型:期刊文章

作  者:宋延卫[1] 杨玉东[2,3] 于悦[2] 王志军[4]

SONG Yan-wei;YANG Yu-dong;YU Yue;WANG Zhi-jun(Changchun Hengtai Security Service Development Co.Ltd.,Changchun 130022,China;School of Computer Science and Technology,Changchun University of Science and Technology,Changchun 130022,China;Engineering Research Center of Changchun WHY-E Science and Technology Co.Ltd.,Changchun 130012,China;Changchun Normal University,Changchun 130032,China)

机构地区:[1]长春亨泰安全服务发展有限公司,吉林长春130022 [2]长春理工大学计算机科学技术学院,吉林长春130022 [3]长春市万易科技有限公司工程研究中心,吉林长春130012 [4]长春师范大学,吉林长春130032

出  处:《长春师范大学学报》

年  份:2020

卷  号:39

期  号:2

起止页码:59-63

语  种:中文

收录情况:NSSD、RWSKHX、普通刊

摘  要:采用人工抄表方式采集燃气表数据,很难保障数据的实时性及准确度。现有的远程抄表系统,大多需要对原有的燃气表进行拆改,采用加装一些电子器件等升级硬件的方式来达到燃气表数据实时传输的目的,而拆改燃气表会影响燃气表性能,采用图像识别技术可以在不损坏燃气表硬件的前提下实现机械燃气表的示数自动识别。利用图像识别技术识别燃气表示数与远程抄表方式相比,具有不限时间地点、可靠性高等诸多优点。本文提出了一种基于支持向量机(SVM)的燃气表示数图像识别方法,并详细介绍了此方法的实现过程。

关 键 词:燃气表示数识别  图像处理 字符分割 支持向量机

分 类 号:TP311.1]

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同被引文献:

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