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公开(公告)号：CN108647686A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810449150.9
申请日：2018-05-11
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的水表图像读数识别方法，该方法包括如下步骤：(1)获取训练样本；(2)使用随机梯度下降法对训练样本中的数据进行训练，构建识别水表图像字符的卷积神经网络；(3)采用构建的卷积神经网络对待识别的水表图像进行识别，得到水表图像的读数。与现有技术相比，本发明实现过程简单，识别精度高和识别准确率高。
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