1. 题目来源
随着城市化进程的不断加快，供水需求日益增长，传统的机械水表已经难以满足现代化管理的需求。
智能水表应运而生，其能够自动完成抄表、计费等功能，大大提高了供水企业的管理效率。
水表字符识别作为智能水表技术的关键环节，其识别精度和效率直接影响着整个系统的性能。
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2. 应完成的主要内容
本课题要求完成以下主要内容：
1.研究水表图像预处理方法，包括图像灰度化、去噪、增强等，以提高图像质量，为后续字符识别奠定基础。
2.研究水表字符定位算法，从背景复杂的图像中准确地定位出字符区域，为后续分割和识别做准备。
3.研究水表字符分割算法，将定位出的字符区域分割成单个字符，以便进行识别。
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3. 基本要求及完成的成果形式
1.基本要求：掌握图像处理、模式识别等相关理论知识。
熟悉至少一种编程语言，如Python、C 等。
具备一定的文献检索和阅读能力，能够查阅相关领域的最新研究成果。
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4. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
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5. 参考文献（20个中文5个英文）
1.陈硕，山世光，刘静. 基于深度学习的自然场景字符识别综述[J]. 自动化学报, 2015, 41(11): 1959-1978.
2.张强，张海英，郑胜. 深度学习在目标视觉中的应用进展与展望[J]. 自动化学报, 2016, 42(1): 1-21.
3.赵启军，王家文，彭进. 基于深度学习的水表读数识别算法[J]. 计算机应用与软件, 2019, 36(11): 251-256, 264.
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