公开(公告)号：CN110287967B

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN201910576204.2

申请日：2019-06-28

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 彭宇 ,  洪硕 ,  马宁 ,  李绍俐 ,  尹童 ,  彭喜元

IPC: G06V30/148 ,  G06V30/19 ,  G06V10/774 ,  G06N3/04

Abstract: 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。

公开(公告)号：CN110287967A

公开(公告)日：2019-09-27

申请号：CN201910576204.2

申请日：2019-06-28

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 彭宇 ,  洪硕 ,  马宁 ,  李绍俐 ,  尹童 ,  彭喜元

IPC: G06K9/34 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 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。

公开(公告)号：CN110674827A

公开(公告)日：2020-01-10

申请号：CN201910905815.7

申请日：2019-09-24

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 彭宇 ,  李绍俐 ,  马宁 ,  陈哲冬 ,  彭喜元

IPC: G06K9/38 ,  G06K9/62 ,  G01R11/24

Abstract: 一种融合深度学习与形态学滤波的设备状态视觉检测方法,它属于视觉检测技术领域。本发明解决了现有偷电检测方法需要消耗大量的人力以及需要的检测成本高的问题。本发明采用TenssorFlow_Object_Detection API的方式训练SSD_MobileNet_V2网络，然后使用训练好的网络模型用于对待测图像中的电表位置进行检测，接下来通过检测返回的信息对图像进行剪裁，最后依次使用显著性分析算法FT、自适应二值化算法wellner、开运算方法和连通域分析的方法对剪裁后的图像进行处理，返回电表连线个数，从而根据电表连线个数判断是否有窃电行为，检测成本低廉，使用方便。本发明可以应用于电表接线状态识别，以判别是否有偷电现象。