CN104268541A - 一种设备铭牌和能效标识的智能化图像识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种设备铭牌和能效标识的智能化图像识别方法，其特点是：包括如下步骤：建立字符识别特征库；对目标设备铭牌或能效标识进行照相获取图像；对图像防抖降噪处理，并去除无关像素；对图像抽取字符特征，输出字符串信息；根据字符串信息，到字符识别特征库进行匹配，识别出设备规格类型和各主要技术参数并输出。将本方法植入手持式终端系统中后，对耗能设备或产品的铭牌和能效标识进行拍照，经图像识别获知该设备或产品的技术参数，实现能耗信息的自动采集，为能耗指标的电算化计核、对标结果的信息化存贮提供有利的条件，提高节能监察和节能管理的效率、质量和水平。

Description

一种设备铭牌和能效标识的智能化图像识别方法
技术领域
本发明涉及一种图像识别方法，属于智能化图像识别技术领域，具体说是一种设备铭牌和能效标识的智能化图像识别方法，主要用于将本方法植入手持式终端系统中后，对耗能设备或产品的铭牌和能效标识进行拍照，经图像识别获知该设备或产品的技术参数，根据技术参数鉴别该设备或产品的耗能是否超出国家标准。
背景技术
长期以来，国家对不同耗能设备或产品的能源消耗量限额作了具体规定，发布了多项标准，对这些设备或产品的能耗限额进行审核是节能监察、节能管理的重要环节。目前由于我国节能监察和节能审计的信息化建设还刚起步，在国际上也没有对耗能设备的铭牌和能效标识等信息进行直接识别的技术工具，节能监察和节能审计现场的全部业务只能采取人工查看并记录的方法来对耗能设备逐一进行识别认定，如果出现漏记错记等现象，还要二次出现场进行人工排查，能耗设备面广量大，不仅耗费了大量的人力、物力和财力，而且周期长，效率低，人为因素容易影响结果的准确性和客观性，严重制约了节能监察和节能管理任务的推进和落实。
发明内容
本发明为解决现有技术存在的上述问题，提供一种设备铭牌和能效标识的智能化图像识别方法，实现能耗信息的快速自动采集，准确性高，可为能耗指标的电算化计核、对标结果的信息化存贮提供有利的条件。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
一种设备铭牌和能效标识的智能化图像识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
建立字符识别特征库；采用手持设备对目标设备铭牌或能效标识进行照相获取图像；对图像防抖降噪处理，判断出铭牌或能效标识在整个图像中的范围，并去除无关像素；对铭牌或能效标识图像抽取字符特征，输出字符串信息；根据字符串信息，到字符识别特征库进行匹配，识别出设备规格类型和各主要技术参数；输出铭牌或能效标识中规格型号和主要技术参数信息。
对上述技术方案的改进：所述的建立字符识别特征库是将各种耗能设备或产品的铭牌和能效标识所涉及到的汉字、字母、数字、符号，进行归纳、整理并以一定的格式存储，并设置字符添加机制。
对上述技术方案的进一步改进：所述的图像防抖降噪处理是将拍摄的彩色图像进行二值化处理，得到字符与背景颜色明显区分的的二值化图，二值化的阈值采用最大类间方差法计算；图像噪声去除采用小波滤波算法，对含白噪声的图像进行小波变换，对变换后的小波系数设定阈值进行过滤，之后再重构为图像数据。
对上述技术方案的进一步改进：所述的对铭牌或能效标识图像抽取字符特征，是采用k-means聚类分析方法分割字符：首先按照图像样本的相似度将图像中的样本用对应的特征向量表示，然后对特征向量进行聚类划分，划分依据为欧氏距离，再将分类经过对应原图像空间上进行区域划分，将图像中待识别的目标字符分别从背景图像中分割出来得到字符串信息。
对上述技术方案的进一步改进：所述的根据字符串信息到字符识别特征库匹配采用字符模板匹配与BP神经网络相结合的方法，首先采用模板匹配的方法逐个对字符与字符识别特征库中预先制作好的字符模板比较，如果结果小于某一阈值则结果就是模板上的字符，如果字符图像在设置阈值范围内匹配不出模板上的字符，则采用BP神经网络识别方法对该字符图像进行二次识别，得到设备规格类型和各主要技术参数。
对上述技术方案的进一步改进：所述的输出铭牌或能效标识中规格型号和主要技术参数信息，包括版面恢复：即将识别出的字符按照原始图像中的顺序排列，在相应的显示页面中显示出来。
本发明与现有技术相比的优点和积极效果是：
本发明实现了设备铭牌和能效标识的快速自动识别、能耗信息的自动采集，为能耗指标的电算化计核、对标结果的信息化存贮提供有利的条件，提高了节能监察和节能管理的效率、质量和水平。
附图说明
图1为本发明一种设备铭牌和能效标识的智能化图像识别方法的主程序流程图；
图2为用手持终端上的摄像头获取的设备铭牌图像；
图3为对图2进行二值化处理后的设备铭牌图像；
图4为对图3中的型号栏经字符切割后得到的字符块图像。
具体实施方式
参见图1，本发明一种设备铭牌和能效标识的智能化图像识别方法的
具体实施例，建立字符识别特征库；采用手持设备对目标设备铭牌或能效标识进行照相获取图像；对图像防抖降噪处理，判断出铭牌或能效标识在整个图像中的范围，并去除无关像素；对铭牌或能效标识图像抽取字符特征，输出字符串信息；根据字符串信息，到字符识别特征库进行匹配，识别出设备规格类型和各主要技术参数；输出铭牌或能效标识中规格型号和主要技术参数信息。
所述的建立字符识别特征库是将各种耗能设备或产品的铭牌和能效标识所涉及到的汉字、字母、数字、符号，进行归纳、整理并以一定的格式存储。耗能设备铭牌的内容在一定范围内有相关的标准，有一些只有厂家标准，但是这些铭牌所涉及的字符都是非常有限的，汉字如“功率”、“扬程”等；中国能效标识的图像为固定形式，内容包括“生产者名称”、“规格型号”等，在字符识别程序中建立这些字符的特征识别库，一部分汉字、26个英文字母、10个数字以及常用的特殊符号，如“-”、“/”等。为了使特征识别库在使用过程逐步完善，本专利设置了字符添加机制。
所述的图像防抖降噪处理是将拍摄的彩色图像进行二值化处理，得到字符与背景颜色明显区分的的二值化图，二值化的阈值采用最大类间方差法计算；图像噪声去除采用小波滤波算法，小波变换对突变信号和非平稳信号处理具有优异性能，对含白噪声的图像进行小波变换，对变换后的小波系数设定阈值进行过滤，之后再重构为图像数据。
所述的对铭牌或能效标识图像抽取字符特征，是采用k-means聚类分析方法分割字符：首先按照图像样本的相似度将图像中的样本用对应的特征向量表示，然后对特征向量进行聚类划分，划分依据为欧氏距离，再将分类经过对应原图像空间上进行区域划分，将图像中待识别的目标字符分别从背景图像中分割出来得到字符串信息。
上述欧氏距离公式为：d = sqrt((x1-x2)^2+(y1-y2)^2)。
所述的根据字符串信息到字符识别特征库匹配，采用字符模板匹配与BP神经网络相结合的方法，首先采用模板匹配的方法逐个对字符与字符识别特征库中预先制作好的字符模板比较，如果结果小于某一阈值则结果就是模板上的字符。如果字符图像在设置阈值范围内匹配不出模板上的字符，则采用BP神经网络识别方法对该字符图像进行二次识别，得到设备规格类型和各主要技术参数。再进行版面恢复：即将识别出的字符按照原始图像中的顺序排列，在相应的显示页面中显示出来。
例如：对某汽轮机的铭牌进行图像识别的过程如下:
1、通过手持终端摄像设备获取的设备铭牌图像见图2；
2、选择合适的阈值，通过二值化处理，得到二值化图像见图3；
3、通过选择合适的阈值，运用小波函数对图像进行去噪处理；
4、对去噪处理后的图像运用聚类分析方法进行图像分割，以图像中“型号栏”为例，切割的结果为15个字符块，见图4；
5、分别运用字符模板和神经网络算法对分割后的图像进行字符识别，其中第1、2个块在特征识别库中可以匹配到“型号”2个汉字，第3个块在特征识别库中可以匹配到英文字母“C”，以此类推，得到识别结果为：型号C6-3.43/0.490。
当然，上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不限于上述举例，本技术领域的普通技术人员，在本发明的实质范围内，所作出的变化、改型、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种设备铭牌和能效标识的智能化图像识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
建立字符识别特征库；采用手持设备对目标设备铭牌或能效标识进行照相获取图像；对图像防抖降噪处理，判断出铭牌或能效标识在整个图像中的范围，并去除无关像素；对铭牌或能效标识图像抽取字符特征，输出字符串信息；根据字符串信息，到字符识别特征库进行匹配，识别出设备规格类型和各主要技术参数；输出铭牌或能效标识中规格型号和主要技术参数信息。
2.按照权利要求1所述的一种设备铭牌和能效标识的智能化图像识别方法，其特征在于，所述的建立字符识别特征库是将各种耗能设备或产品的铭牌和能效标识所涉及到的汉字、字母、数字、符号，进行归纳、整理并以一定的格式存储，并设置字符添加机制。
3.按照权利要求1或2所述的设备铭牌和能效标识的智能化图像识别方法，其特征在于，所述的图像防抖降噪处理是将拍摄的彩色图像进行二值化处理，得到字符与背景颜色明显区分的的二值化图，二值化的阈值采用最大类间方差法计算；图像噪声去除采用小波滤波算法，对含白噪声的图像进行小波变换，对变换后的小波系数设定阈值进行过滤，之后再重构为图像数据。
4.按照权利要求1或2所述的一种设备铭牌和能效标识的智能化图像识别方法，其特征在于，所述的对铭牌或能效标识图像抽取字符特征，是采用k-means聚类分析方法分割字符：首先按照图像样本的相似度将图像中的样本用对应的特征向量表示，然后对特征向量进行聚类划分，划分依据为欧氏距离，再将分类经过对应原图像空间上进行区域划分，将图像中待识别的目标字符分别从背景图像中分割出来得到字符串信息。
5. 按照权利要求3所述的设备铭牌和能效标识的智能化图像识别方法，其特征在于，所述的对铭牌或能效标识图像抽取字符特征，是采用k-means聚类分析方法分割字符：首先按照图像样本的相似度将图像中的样本用对应的特征向量表示，然后对特征向量进行聚类划分，划分依据为欧氏距离，再将分类经过对应原图像空间上进行区域划分，将图像中待识别的目标字符分别从背景图像中分割出来得到字符串信息。
6. 按照权利要求1或2所述的一种设备铭牌和能效标识的智能化图像识别方法，其特征在于，所述的根据字符串信息到字符识别特征库匹配采用字符模板匹配与BP神经网络相结合的方法，首先采用模板匹配的方法逐个对字符与字符识别特征库中预先制作好的字符模板比较，如果结果小于某一阈值则结果就是模板上的字符，如果字符图像在设置阈值范围内匹配不出模板上的字符，则采用BP神经网络识别方法对该字符图像进行二次识别，得到设备规格类型和各主要技术参数。
7.按照权利要求5所述的一种设备铭牌和能效标识的智能化图像识别方法，其特征在于，所述的根据字符串信息到字符识别特征库匹配采用字符模板匹配与BP神经网络相结合的方法，首先采用模板匹配的方法逐个对字符与字符识别特征库中预先制作好的字符模板比较，如果结果小于某一阈值则结果就是模板上的字符，如果字符图像在设置阈值范围内匹配不出模板上的字符，则采用BP神经网络识别方法对该字符图像进行二次识别，得到设备规格类型和各主要技术参数。
8.按照权利要求1或2所述的一种设备铭牌和能效标识的智能化图像识别方法，其特征在于：所述的输出铭牌或能效标识中规格型号和主要技术参数信息，包括版面恢复：即将识别出的字符按照原始图像中的顺序排列，在相应的显示页面中显示出来。
9.按照权利要求7所述的一种设备铭牌和能效标识的智能化图像识别方法，其特征在于：所述的输出铭牌或能效标识中规格型号和主要技术参数信息，包括版面恢复：即将识别出的字符按照原始图像中的顺序排列，在相应的显示页面中显示出来。
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