【摘 要】
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利用数字图像处理技术对电表液晶屏内数字提取和识别是智能电表远程读数的关键，而提高读数识别准确率需要准确定位液晶屏内数字位置。现存的区域定位算法无法解决复杂环境下液晶屏数字精准定位，针对这一问题，提出改进的Canny算法对液晶屏边缘精确定位，将滤波器的邻域范围由2×2扩大到3×3，有效降低了噪声干扰，提高边缘定位的准确率，定位截取的成功率达98.67%，比传统的Canny算法提高了7%。随后使用卷积
【机 构】
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利用数字图像处理技术对电表液晶屏内数字提取和识别是智能电表远程读数的关键，而提高读数识别准确率需要准确定位液晶屏内数字位置。现存的区域定位算法无法解决复杂环境下液晶屏数字精准定位，针对这一问题，提出改进的Canny算法对液晶屏边缘精确定位，将滤波器的邻域范围由2×2扩大到3×3，有效降低了噪声干扰，提高边缘定位的准确率，定位截取的成功率达98.67%，比传统的Canny算法提高了7%。随后使用卷积神经网络对分割后的电表字符识别，最终智能电表读数识别的准确率达99.72%，在识别准确率上提高了4.31%。研究结果表明，改进的Canny算法对提高智能电表抄表系统读数识别的准确率是有效的。
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