基于特征提取的电力电子凭证图像识别系统.pdf
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1、电子设计工程Electronic Design Engineering第31卷Vol.31第16期No.162023年8月Aug.2023收稿日期:2022-01-07稿件编号:202201031作者简介:张俊超(1994),男,青海西宁人,工程师。研究方向:电网信息化应用。为了适应国内外复杂的经济环境,加快发展方式的转变,国网公司积极探索建立电子凭证管理平台,统一原始凭证管理标准。以往依据人工统计方式,结合经验预测电子凭证售电收入资金,该方式受人为因素影响较大,无法有效地为资金预测提供精准数据。为此,有学者提出了基于视觉传达的电子凭证图像识别方法,通过阈值处理图像,获取凭证特征,以灰度变换为
2、核心进行局部识别,能够最大限度保留局部图像信息1;还有学者提出了基于神经网络基于特征提取的电力电子凭证图像识别系统张俊超,马晓琴,严嘉正(国网青海省电力公司信息通信公司,青海 西宁 810008)摘要:针对现有电子凭证图像识别方法中存在电子凭证图像识别效果不佳,其导致售电收入资金出现不准确的情况等问题,提出设计基于特征提取的电力电子凭证图像识别系统。将 FPGA器件设置在系统内部集成串并收发器,提升系统工作速度。通过IEEE1394数字接口数字采集卡,采集识别信号。采用多Bank结构的SDRAM芯片,不断刷新识别数据,避免数据丢失。利用随机森林算法预测售电收入资金,并提取预测变量特征。基于特征
3、提取结果,设计电子凭证图像识别流程,实现凭证自动识别。实验结果表明,该系统图像识别结果仅与实际电子凭证售电收入资金相差较小,具有精准的识别结果,识别效果较好。关键词:特征提取;电子凭证;图像识别;凭证自动化;售电收入资金中图分类号:TN911.73文献标识码:A文章编号:1674-6236(2023)16-0081-05DOI:10.14022/j.issn1674-6236.2023.16.017Power electronic voucher image recognition system based on feature extractionZHANG Junchao,MA Xiaoq
4、in,YAN Jiazheng(State Grid Qinghai Information&Telecommunication Company,Xining 810008,China)Abstract:In view of the problems existing in the existing electronic voucher image recognition methods,such as poor recognition effect of electronic voucher image,this has led to inaccuracies in the fundsgen
5、erated from electricity sales and so on.Therefore,a power electronic voucher image recognition systembased on feature extraction is proposed.The FPGA device is set in the system to integrate the serialparallel transceiver to improve the working speed of the system.Through IEEE1394 digital interfaced
6、igital acquisition card,acquisition of identification signals.SDRAM chip with multi Bank structure isadopted to continuously refresh the identification data to avoid data loss.The stochastic forest algorithm isused to predict the power sales revenue,and the characteristics of prediction variables ar
7、e extracted.Based on the feature extraction results,the electronic voucher image recognition process is designed torealize the automatic voucher recognition.The experimental results show that the image recognition resultof the system is only slightly different from the actual electronic voucher powe
8、r sales revenue.It hasaccurate recognition results and good recognition effect.Keywords:feature extraction;electronic voucher;image recognition;voucher automation;funds generatedfrom electricity sales-81电子设计工程 2023年第16期的电子凭证图像识别方法,通过构建神经网络图像分类模型,对图像进行详细分类,结合误差反向传播算法实现图像识别2。然而,上述这些方法对售电收入资金预测研究内容较少,难
9、以支撑当下企业战略制定的需要,导致使用这两种方法获取的数据与实际数据对比相差较大。为解决上述方法中存在的问题,提出了基于特征提取的电力电子凭证图像识别系统。1系统硬件结构设计基于特征提取的电力电子凭证图像识别系统,核心器件为 FPGA 器件、采集板卡、多端口 SDRAM控制器,硬件结构如图1所示。图1系统总体结构图 1中将 CMOS图像传感器和液晶显示器与开发面板相连。当电源加载后,通过 SDATA 串行总线,由 SCLK 时钟构成传感器 I2C 组态传输到图像传感器中。该系统摄像控制模块也将 25 MHz的主时钟信号发送给图像传感器。然后图像传感器将获取的数据转换为RAW的RGB格式,并将其
10、转移到RAM中。利用多端口 SDRAM控制器建立完整的帧缓存3。将从 SDRAM 装置所得到的数据传送到影像处理与辨识模组,以便处理。最终,LCD控制器及数据请求模块向多端口 SDRAM控制模块传送数据请求4。1.1FPGA器件FPGA 是一种可编程逻辑器件,应用范围很广。该产品具有可编程功能,可根据 FPGA 器件进行具体的数字电路设计。在 FPGA 器件中,线路资源与FPGA中的每一个单元连接,而线路长度和技术水平将直接影响到 FPGA器件中的信号传输能力和传输速度5-6。FPGA器件根据电力网络拓扑结构,自动选取与电子凭证相关的区域进行布线,导致网络资源被浪费7。因此,在装置中设置积分时
11、钟和积分重置/设定模式,其结构如图2所示。图2FPGA器件结构FPGA器件采用串口收发技术,满足通信总线与接口要求。1.2采集板卡采集板卡采用 IEEE1394数字接口,利用数字变换技术,可获得与原始图像一样的非破坏性数据。采集板卡通过摄像机将采集光信号输入到计算机中,通过核心模块将其转换为数字信号的形式,并进行采集、存储、回放8-10。1.3多端口SDRAM控制器SDRAM是一种具有同步随机存储的芯片,能够随意读取和写入指定数据,并更新存储阵列,以保证数据的安全11。该芯片内部是多 Bank结构,当一个Bank在充电过程时,另一个 Bank能立刻读取数据。在数据读取过程中,有效地提高了芯片存
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