摘要
本发明公开了一种融合鲁棒NMF和多尺度CNN的手写气象报表识别方法,首先对手写的气象报表进行拍照/扫描,然后对所得的图像进行预处理:定位气象报表中的单元格图像、对单元格图像进行灰度化和二值化处理、对单元格图像中的各手写字符按序进行图像分割,获得单元格图像中带有顺序属性的各手写字符的矩形图片,并识别其中的小数点字符位置;然后构建基于多尺度卷积神经网络算法的分类器和基于鲁棒非负矩阵分解算法的重构器相融合的手写数字识别模型;基于该手写数字识别模型,将手写气象报表的手写数字数据识别出来。
技术关键词
字符轮廓
报表
气象
识别方法
鲁棒非负矩阵分解
多尺度卷积神经网络
构建分类器
矩形
图像分割
模型训练方法
分类器训练
重构矩阵
图片
数据
表格
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三维运动轨迹
粒子
识别方法
机器学习架构
数字变换器
历史行驶数据
场景识别方法
轨迹
车辆
场景识别装置
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数字高通滤波器
数据融合方法
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生物信息学方法
机器学习算法
线性支持向量机
鉴定受试者
识别方法