【计算机毕业设计】图像识别水电表读取

前言

    📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着准备考研,考公,考教资或者实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

🚀对毕设有任何疑问都可以问学长哦!

本次分享的课题是

🎯图像识别水电表读取

课题背景与意义

现在许多公司都接受通过电表/水表的照片来发送用电量和用水量的读数。这样公司就很容易面对成千上万需要处理的图像。

这个小项目旨在分析使这个过程自动化成为可能的技术。

通过做一点研究，你可以看到有几种解决方案。有些是“封闭式”的，而另一些只有在受控条件下才能表现良好。由于这些技术有很多应用的可能性，我发现多关注一点会很有趣，从而学到更多。

简而言之，项目的目标是读取仪表图像中的数字：

课题实现技术思路

如何读取图片中的数字？这里将这个问题分解成三个部分。

第一：在第一阶段的目标是找到一些方法来识别和截取感兴趣区域（roi），其中包括数字。

第二：现在的目标是分割第一步裁剪的图像中包含的数字

第三：读取步骤2产生的数字

现在开始做第一步：

有几种可能的方法来分割包含数字的区域。很多都是用来读取车牌的，基于形态学的操作，比如腐蚀、膨胀等。效果不错，但是这里想尝试一些更健壮的算法。例如使用卷积神经网络来完成这项任务。

为了实现这个目标，采用了YOLOv3系统（you look only once）。该算法利用了具有特殊性质的卷积神经网络。该网络只有完全连接的卷积网络（FCN）。它被称为Darknet-53，它包含53个卷积层，每个卷积层后面是一个batch normalization层和Leaky ReLU激活。（这里你也可以将其跟换成最新的算法例如 yolov4 yolov5 pp yolo 等等）

🚀海浪学长的作品示例:

大数据算法项目

机器视觉算法项目

 

微信小程序项目

Unity3D游戏项目

最后💯

🏆为帮助大家节省时间,如果对开题选题,或者相关的技术有不理解,不知道毕设如何下手,都可以随时来问学长,我将根据你的具体情况,提供帮助。