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摘要
针对电力设备入库统计管理存在的问题，提出一种基于概率神经网络的电力设备铭牌文本识别方法.根据Prewitt边缘检测算子、逻辑运算、文本列方向灰度值累计值，实现铭牌文本的字符分割；利用字符灰度矩阵和LBP直方图统计，对字符进行多特征综合提取；设计概率神经网络(PNN)模型，对分割后的字符图像进行批量训练和测试，并与RBF网络模型作对比.结果表明：当扩散速度Spread取0.1时，加噪、不加噪图像训练的结果均为最优；PNN模型在训练时间、正确率方面均具有较明显的优势.
- 出版日期2023
- 单位平顶山学院
