一种基于BP神经网络的拆回电表度数识别方法及系统

本发明公开了一种基于BP神经网络的拆回电表度数识别方法及系统，将拆回电表放置在智能工作平台上，高拍仪采集拆回电表图像，图像处理单元对拆回电表图像进行处理，图像识别单元对条形码区域进行识别获得电表编码，对度数区域进行字符分割，提取统计特征和结构特征并进行融合，将融合特征输入BP神经网络分类器获得电表度数，实现高效、高精准的拆回电表自动化识别底数，解决了人工录入数据效率低、准确率低的问题，减轻了人工作业强度，降低了工作差错率，提高了工作效率，方便后期数据统计，便于拆回电表信息化管理；提取字符的统计特征和结构特征并进行融合，利用BP神经网络分类器进行字符识别，有效提高字符识别效果和字符识别精度。