摘要
针对电力设备入库统计管理存在的问题,提出一种基于概率神经网络的电力设备铭牌文本识别方法.根据Prewitt边缘检测算子、逻辑运算、文本列方向灰度值累计值,实现铭牌文本的字符分割;利用字符灰度矩阵和LBP直方图统计,对字符进行多特征综合提取;设计概率神经网络(PNN)模型,对分割后的字符图像进行批量训练和测试,并与RBF网络模型作对比.结果表明:当扩散速度Spread取0.1时,加噪、不加噪图像训练的结果均为最优;PNN模型在训练时间、正确率方面均具有较明显的优势.
作者
杨丽
张硕
薛亚许
杨光
YANG Li;ZHANG Shuo;XUE Yaxu;YANG Guang
出处
《平顶山学院学报》
2023年第2期17-21,共5页
Journal of Pingdingshan University
基金
平顶山学院青年基金(PXY-QNJJ-2019007)。