基于數(shù)字圖像處理的燃氣表讀數(shù)識別算法.pdf

1、隨著我國城鎮(zhèn)化的建設，燃氣需求在不斷增長，迫切需要改變現(xiàn)有燃氣表的抄表方法，目前現(xiàn)有的脈沖式或IC卡式預付費等抄表方式，不能滿足燃氣靈活便捷結算的需要。實現(xiàn)不入戶即完成燃氣的計費管理等功能具有重要意義，而數(shù)字字符識別是數(shù)字圖像處理領域中一個重要的研究方向，如何更準確、快速的實現(xiàn)直讀攝像式燃氣表表盤數(shù)字字符識別仍是研究的熱點與難點。為了提高表盤數(shù)字識別的準確率和速度，本文提出了一種改進的量子粒子群優(yōu)化的粗糙集和支持向量機表具識別算法。

2、r>　　對表盤上數(shù)字進行預處理以及采用混合特征提取方法獲得相應十個數(shù)字字符的特征向量后，用算法優(yōu)化的粗糙集對提取的特征屬性進行約簡，得到最小屬性約簡。量子粒子群算法相對于遺傳算法有控制參數(shù)少、收斂速度快等優(yōu)點被應用于優(yōu)化粗糙集，引入了人工蜂群搜索算子避免量子粒子群算法可能陷入局部值的問題，又引入了免疫算法的免疫機制，保持粒子收斂的速度。最后通過支持向量機識別表盤數(shù)字，影響識別準確率和速度的參數(shù)有兩個，采用改進量子粒子群算法優(yōu)化支持向量機

3、參數(shù)，仿真實驗證明本文提出的改進的量子粒子群算法優(yōu)化的粗糙集和支持向量機識別算法在燃氣表表盤數(shù)字識別具有很高的準確率和速度。論文主要工作包括以下幾個方面：
　　①首先分析了字符識別技術以及數(shù)字字符識別的國內外研究現(xiàn)狀，研究了粗糙集和支持向量機等數(shù)字字符識別主流優(yōu)化算法，結合本項目中，燃氣表表盤數(shù)字字符特征，建立了燃氣表的數(shù)字字符識別算法模型。然后研究了燃氣表表盤數(shù)字圖像的預處理技術，考慮到獲取的圖像可能含有噪聲和光線不足等實際情況

4、，通過直方圖均衡技術增強圖像，中值濾波去除含有的噪聲，字符分割獲得表盤數(shù)字的單個字符，最后采用混合特征提取方法提取字符的特征數(shù)據(jù)，表示分割后的單個數(shù)字字符，為下一步的字符識別提供數(shù)據(jù)。
　?、谠诜治隽肆孔恿Ｗ尤核惴Ｐ秃驮淼幕A上，提出了一種改進的量子粒子群算法。針對量子粒子群算法可能陷入局部值問題，引入了人工蜂群搜索算子和免疫算法，增加算法在后期迭代的搜索范圍，跳出局部值能力和保持算法收斂的速度。
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