Metody segmentace a rozpoznání číslic analogového elektroměru

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26220%2F16%3APU119153" target="_blank" >RIV/00216305:26220/16:PU119153 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://elektrorevue.cz/cz/clanky/energetika--vykonova-elektronika--elektrotechnologie/0/metody-segmentace-a-rozpoznani-cislic-analogoveho-elektromeru--methods-for-the-segmentation-and-recognition-of-value-in-an-analogue-electrical-meter-/" target="_blank" >http://elektrorevue.cz/cz/clanky/energetika--vykonova-elektronika--elektrotechnologie/0/metody-segmentace-a-rozpoznani-cislic-analogoveho-elektromeru--methods-for-the-segmentation-and-recognition-of-value-in-an-analogue-electrical-meter-/</a>

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Metody segmentace a rozpoznání číslic analogového elektroměru

Popis výsledku v původním jazyce

– Článek pojednává o metodách zpracování obrazu s účelem odečtení hodnoty počítadla analogového elektroměru. Je uveden princip funkce analogového elektroměru. Článek se zabývá pouze jednofázovými typy, které jsou běžné v domácnostech. Hlavní částí je popis metod zpracování obrazu. Jsou popsány metody nejprve segmentace číselníku a následně segmentace jednotlivých číslic. V poslední části je rozebráno několik metod rozpoznání znaků a porovnání těchto metod. Bylo dosaženo přesnosti 89,4 % rozpoznání znaku s využitím vícevrstvé neuronové sítě.

Název v anglickém jazyce

Methods for the Segmentation and Recognition of Value in an Analogue Electrical Meter

Popis výsledku anglicky

The paper discusses image processing methods applicable for reading the values indicated by single-phase, analogue electrical meters commonly used in the home. The principle of an analogue meter is introduced, and relevant image processing techniques are described in detail. In this context, the author characterize methods for segmenting the dial and, subsequently, the individual digits. The final sections of the article present several approaches to character recognition and comparison of these methods. The recognition accuracy of 89.4% was obtained thanks to the use of a multilayer neural network.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

JA - Elektronika a optoelektronika, elektrotechnika

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2016

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Elektrorevue - Internetový časopis (http://www.elektrorevue.cz)

ISSN

1213-1539

e-ISSN

—

Svazek periodika

18

Číslo periodika v rámci svazku

1

Stát vydavatele periodika

CZ - Česká republika

Počet stran výsledku

7

Strana od-do

21-27

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—