[發明專利]一種設備銘牌和能效標識的智能化圖像識別方法

在審

• 申請號: 201410467355.1
• 申請日: 2014-09-15
• 公開（公告）號: CN104268541A
• 公開（公告）日: 2015-01-07
• 發明（設計）人: 杜長河;沈國平;楊斌;李秀福;于灝;趙小鵬;辜曉川;李燕平
• 申請（專利權）人: 青島高校信息產業有限公司
• 主分類號: G06K9/20
• 分類號: G06K9/20;G06K9/62
• 代理公司: 青島聯智專利商標事務所有限公司 37101
• 代理人: 楊秉利

1.一種設備銘牌和能效標識的智能化圖像識別方法，其特征在于，包括如下步驟：

建立字符識別特征庫；采用手持設備對目標設備銘牌或能效標識進行照相獲取圖像；對圖像防抖降噪處理，判斷出銘牌或能效標識在整個圖像中的范圍，并去除無關像素；對銘牌或能效標識圖像抽取字符特征，輸出字符串信息；根據字符串信息，到字符識別特征庫進行匹配，識別出設備規格類型和各主要技術參數；輸出銘牌或能效標識中規格型號和主要技術參數信息。

2.按照權利要求1所述的一種設備銘牌和能效標識的智能化圖像識別方法，其特征在于，所述的建立字符識別特征庫是將各種耗能設備或產品的銘牌和能效標識所涉及到的漢字、字母、數字、符號，進行歸納、整理并以一定的格式存儲，并設置字符添加機制。

3.按照權利要求1或2所述的設備銘牌和能效標識的智能化圖像識別方法，其特征在于，所述的圖像防抖降噪處理是將拍攝的彩色圖像進行二值化處理，得到字符與背景顏色明顯區分的的二值化圖，二值化的閾值采用最大類間方差法計算；圖像噪聲去除采用小波濾波算法，對含白噪聲的圖像進行小波變換，對變換后的小波系數設定閾值進行過濾，之后再重構為圖像數據。

4.按照權利要求1或2所述的一種設備銘牌和能效標識的智能化圖像識別方法，其特征在于，所述的對銘牌或能效標識圖像抽取字符特征，是采用k-means聚類分析方法分割字符：首先按照圖像樣本的相似度將圖像中的樣本用對應的特征向量表示，然后對特征向量進行聚類劃分，劃分依據為歐氏距離，再將分類經過對應原圖像空間上進行區域劃分，將圖像中待識別的目標字符分別從背景圖像中分割出來得到字符串信息。

5.?按照權利要求3所述的設備銘牌和能效標識的智能化圖像識別方法，其特征在于，所述的對銘牌或能效標識圖像抽取字符特征，是采用k-means聚類分析方法分割字符：首先按照圖像樣本的相似度將圖像中的樣本用對應的特征向量表示，然后對特征向量進行聚類劃分，劃分依據為歐氏距離，再將分類經過對應原圖像空間上進行區域劃分，將圖像中待識別的目標字符分別從背景圖像中分割出來得到字符串信息。

6.?按照權利要求1或2所述的一種設備銘牌和能效標識的智能化圖像識別方法，其特征在于，所述的根據字符串信息到字符識別特征庫匹配采用字符模板匹配與BP神經網絡相結合的方法，首先采用模板匹配的方法逐個對字符與字符識別特征庫中預先制作好的字符模板比較，如果結果小于某一閾值則結果就是模板上的字符，如果字符圖像在設置閾值范圍內匹配不出模板上的字符，則采用BP神經網絡識別方法對該字符圖像進行二次識別，得到設備規格類型和各主要技術參數。

7.按照權利要求5所述的一種設備銘牌和能效標識的智能化圖像識別方法，其特征在于，所述的根據字符串信息到字符識別特征庫匹配采用字符模板匹配與BP神經網絡相結合的方法，首先采用模板匹配的方法逐個對字符與字符識別特征庫中預先制作好的字符模板比較，如果結果小于某一閾值則結果就是模板上的字符，如果字符圖像在設置閾值范圍內匹配不出模板上的字符，則采用BP神經網絡識別方法對該字符圖像進行二次識別，得到設備規格類型和各主要技術參數。

8.按照權利要求1或2所述的一種設備銘牌和能效標識的智能化圖像識別方法，其特征在于：所述的輸出銘牌或能效標識中規格型號和主要技術參數信息，包括版面恢復：即將識別出的字符按照原始圖像中的順序排列，在相應的顯示頁面中顯示出來。

9.按照權利要求7所述的一種設備銘牌和能效標識的智能化圖像識別方法，其特征在于：所述的輸出銘牌或能效標識中規格型號和主要技術參數信息，包括版面恢復：即將識別出的字符按照原始圖像中的順序排列，在相應的顯示頁面中顯示出來。