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一种融合鲁棒NMF和多尺度CNN的手写气象报表识别方法 

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申请/专利权人:天津市气象信息中心(天津市气象档案馆)

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。

主权项:1.一种融合鲁棒NMF和多尺度CNN的手写气象报表识别方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1、获取手写的气象报表的气象资料,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:步骤1.1、定位气象报表中的单元格图像;步骤1.2、对单元格图像进行灰度化和二值化处理;步骤1.3、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;步骤2、构建分类器和重构器相融合的手写数字识别模型;步骤3、基于步骤2的手写数字识别模型,将手写气象报表的手写数字数据识别出来。

全文数据:

权利要求:

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