Advertisement

基于MATLAB的水表数字识别

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目基于MATLAB开发，旨在实现对水表读数的自动识别。采用图像处理技术提取水表区域，并利用OCR技术准确读取数字信息，提高水资源管理效率和准确性。 本程序利用MATLAB实现了水表数值的识别功能，并通过BP神经网络来完成这一任务。相关细节可以参考对应的文章内容。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于MATLAB的水表数字识别
    优质
    本项目基于MATLAB开发，旨在实现对水表读数的自动识别。采用图像处理技术提取水表区域，并利用OCR技术准确读取数字信息，提高水资源管理效率和准确性。 本程序利用MATLAB实现了水表数值的识别功能，并通过BP神经网络来完成这一任务。相关细节可以参考对应的文章内容。
     
  • testsecd07.rar_基于MATLAB的数字识别_仪表数字识别_matlab识别
    优质
    本资源为testsecd07.rar，内含基于MATLAB开发的数字识别系统源代码与示例数据，专用于仪表盘数字图像的自动识别技术研究。 数字识别，仪表数字识别，仪表数字识别，仪表数字识别。
     
  • 基于MATLAB的完整水表识别系统
    优质
    本项目开发了一套基于MATLAB的水表自动识别系统，利用图像处理技术准确读取并分析水表数值，提高数据采集效率和准确性。 基于Matlab开发的完整水表识别系统能够有效地定位并准确识别水表读数。
     
  • 基于Yolov5的水表字轮读数自动识别研究
    优质
    本研究采用YOLOv5框架开发了一种高效的水表字轮读数自动识别系统，旨在提高水表数据采集效率和准确性。 通过对水表公司采集的数据集进行数据增强以扩增样本数量，并对检定水表的表盘和字轮框进行标注后训练模型，实现了有效定位水表的表盘区域及字轮区域的目标。进一步地，在 PyTorch 框架下利用 YOLOv5 算法环境并采用 YOLOv5s 网络模型对机械式水表中的半字符数据集进行标注和训练。 实验结果显示，该方法在字轮数字识别方面的 mAP@0.5:0.95 值达到了 0.95，并且整体字符识别准确率高达 93.85%，相较于传统的模板匹配法提升了 5.58% 的准确性。特别是在半字符的识别上，该方法将错误率高的问题显著改善，使得其准确度提高了 9.15%。 这一研究成果在水表及其他仪表读数自动化改造领域具有重要的应用价值。
     
  • 基于MATLAB的水果识别
    优质
    本项目利用MATLAB开发了一套水果识别系统，通过图像处理和机器学习技术自动辨识多种常见水果，旨在提高农业自动化水平与效率。 本段落件包含基于Matlab的水果识别代码及详细说明。
     
  • MATLAB仪表盘数字识别
    优质
    本项目基于MATLAB开发，旨在实现对各种仪表盘图像中的数值进行精准识别与提取。利用先进的图像处理和机器学习技术，有效提升数据读取效率与准确性，在汽车、工业监控等领域有广泛应用前景。 该课题基于Matlab的霍夫曼变换进行表盘读数识别研究。这项技术的应用意义在于，在某些危险场景下人员无法靠近的情况下，可以在仪表旁边安装一台摄像机以实时监测仪表状态。当仪表上的数值达到某个特定值时，系统可以发出预警或执行相应操作。 该设计采用霍夫曼变换方法来提取和计算夹角，并根据角度与量程的关系得出实际读数。此外，该设计还配备有人机交互界面，便于具备一定编程基础的人员进行学习使用。
     
  • 基于YOLOV8 NANO的数字仪表识别
    优质
    本研究采用轻量级YOLOv8 Nano模型进行高效且准确的数字仪表识别，适用于资源受限环境下的实时监控和数据采集应用。 使用YOLOV8 NANO进行数字仪表识别，通过训练得到模型，并将其转换为ONNX格式。然后在C++或Python环境中调用该模型，进行效果测试并生成演示视频。解压文件后，将需要测试的图片放入videos文件夹中。
     
  • 基于MATLAB的汉字数字字符识别.zip
    优质
    本项目为一个利用MATLAB开发的汉字数字字符识别系统。通过图像处理和机器学习技术，实现对汉字数字的有效识别与分类。提供源代码及示例数据集下载。 基于MATLAB的手写汉字数字字符识别系统设计。该系统支持手写汉字、字母及数字的识别，并提供图形用户界面。可用于实现这一功能的方法包括模板匹配、SIFT特征提取以及Hu不变矩等，同时也可采用神经网络技术。
     
  • 基于模板识别的仪表数字识别方法.rar
    优质
    本研究提出了一种基于模板匹配技术的创新性仪表数字识别方法，通过分析与特定模式相吻合的数据来提高准确性和效率。该方法适用于各种复杂环境下的仪表读数自动化处理。 燃气表数字识别系统：基于模板识别技术实现对仪表的数字读取功能。
     
  • 手写数字识别_GUI_基于Matlab的手写数字识别界面
    优质
    本项目为一个基于Matlab开发的手写数字识别系统GUI界面。用户可通过该界面直接输入手写数字，并实时获得识别结果，适用于教学与研究场景。 基于Matlab的手写数字识别系统具有较高的准确率，并配有用户图形界面（GUI）。