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基于机器学习的图像识别技术在电能表中的应用.pdf

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基于机器学习的图像识别技术在电能表中的应用.pdf

上传人:学习好资料 2021/5/3 文件大小:1.20 MB

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文档介绍

文档介绍:ELECTRONICS WORLD・探索与观察
基于机器学****的图像识别技术在电能表中的应用
国网甘肃省电力公司 罗世刚
国网兰州供电公司 安旭东
国网甘肃省电力公司 周盛成 黎启明
国网兰州供电公司 罗景鸿
为了简化与电能表相关的工作流程,提高工作效率。本文通 (1)图像变换技术。图像变换技术尽管使图像在视觉上失去
过分析图像识别技术的过程和方法,将图像识别技术应用到电能 了原有图像的形态,但一般变换后的图像更有利于特征抽取、增
表的表示数识别和异常用电行为诊断中,开展电能表的应用场景 强、压缩和图像编码。
挖掘研究。构建了低压居民在线上传表底示数、拆回表计表底示 (2)图像编码压缩技术。图像编码压缩技术对目标图像按照
数录入和异常用电行为诊断三大应用场景,实现图像识别技术在 一定的规则进行调整,以更少的数据来表示更多的信息,进而实现
电能表中的创新应用。 减少存储空间、缩短传输时间的目标。根据压缩过程有无信息损
随着大数据、移动互联、云
计算等新一代信息技术的快速发
展,图像识别技术在经济社会发
展中的作用日益凸显。图像信息 图1 图像识别过程
是人类最为直观、方便获取信息的方式,信息时代带来了“信息爆 失,图像编码压缩可以分为有损编码、无损编码。图像压缩是通过
炸”,使得数字图像信息量剧增。在此环境下,由于人为手工进行图 编码实现的,压缩比和失真性是衡量图像压缩的重要指标。
像识别可能存在误判、遗漏等问题,如何从图像中快速获取有效信息