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申请/专利权人：云南电网有限责任公司电力科学研究院
摘要：本申请提供一种基于CNN‑LSTM的温度仪表数字识别的方法及装置，所述方法采用卷积神经网络结合循环神经网络中的长短期记忆网络进行建模，使得对输入模型中的图片数据不用进行过多切割等繁琐的预处理过程，直接将示数图片作为整体输入模型即可进行预测，大大简化了读数识别的预处理过程。其中，长短期记忆网络部分采用双向长短期记忆网络，同时考虑过去和未来的信息，使得预测结果表现相对更好。采用连接时序分类器，对输出序列进行解码，解决了输入与输出难以对应的问题，简化许多步骤，提高了预测效率。
主权项：1.一种基于CNN-LSTM的温度仪表数字识别的方法，其特征在于，所述方法包括：获取温度仪表示数图片；对所述温度仪表示数图片进行图形学预处理，得到示数二值化图片；根据霍夫变换，将所述温度仪表示数图片进行旋转，对旋转后的图片进行切割，得到示数图片；对所述示数图片进行二值化处理后，进行开运算，得到示数二值化图片；根据卷积神经网络，确定所述示数二值化图片的图片特征；根据循环神经网络中的长短期记忆网络，对所述图片特征进行数字识别，得到概率数据，包括：双向长短期记忆网络结构将图片特征进行正向计算与反向计算，输出中间信息，得到所述概率数据；将所述概率数据输入到Softmax激活函数，得到输出序列；根据连接时序分类器，对所述输出序列进行解码，确定温度读数数字字符串。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 云南电网有限责任公司电力科学研究院 基于CNN-LSTM的温度仪表数字识别的方法及装置
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