1. 本选题研究的目的及意义
指针式水表作为传统的水资源计量工具，在我国供水系统中应用广泛。
然而，传统的人工抄表方式存在着效率低下、易出错、劳动强度大等问题，已经无法满足现代化水资源管理的需求。
随着物联网、人工智能等技术的快速发展，基于图像识别的指针式水表自动识别技术应运而生，为解决上述问题提供了有效的途径。
2. 本选题国内外研究状况综述
指针式仪表识别是计算机视觉和模式识别领域的重要研究方向之一，近年来取得了显著进展。
国内外学者在指针检测、刻度识别、读数提取等方面进行了大量的研究工作，提出了一系列算法和方法。
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本课题主要研究基于Hough变换的指针式水表图像识别技术，设计并实现一套完整的指针式水表识别系统。
主要内容包括以下几个方面：
1.图像预处理：针对采集到的水表图像，进行去噪、增强等预处理操作，提高图像质量，为后续指针检测和数字识别做好准备。
2.指针检测与分割：利用Hough变换检测水表图像中的指针区域，并进行指针分割，将指针从背景中分离出来。
4. 研究的方法与步骤
本课题将采用理论研究和实验研究相结合的方法，按照以下步骤进行：
1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解指针式水表识别技术的研究现状、发展趋势以及现有技术瓶颈，为本课题的研究提供理论基础和技术参考。
2.算法设计：针对指针式水表图像的特点，研究基于Hough变换的指针检测方法，设计指针角度计算和读数映射算法，并对算法进行理论分析和仿真验证。
3.系统实现：基于选定的开发平台，构建指针式水表识别系统，实现图像采集、预处理、指针检测、读数识别等功能模块，并进行系统集成和调试。
5. 研究的创新点
本课题的创新点主要体现在以下几个方面：
1.基于Hough变换的指针检测：针对传统指针检测方法对噪声敏感、鲁棒性差的问题，本课题将采用Hough变换进行指针检测，提高指针检测的准确性和鲁棒性。
2.数字刻度精确定位：为了提高读数识别的精度，本课题将研究数字刻度的精确定位方法，利用图像处理技术对刻度线进行分割和识别，确定指针指向的具体刻度值。
3.指针角度与读数的精确映射：为了实现精确的读数识别，本课题将建立指针角度与读数之间的精确映射关系，考虑指针的长度、宽度、形状等因素，提高读数识别的准确性。
6. 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
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 王晓,张春晖,叶青.基于深度学习的指针式仪表识别方法综述[J].自动化仪表,2022,43(01):1-8 23.
2. 刘硕,朱华,陈志刚,等. 基于轻量级YOLOv4的水表读数识别方法[J]. 仪表技术与传感器,2022,41(07):112-117.
3. 张凯,袁非牛,田裕鹏,等. 基于改进YOLOv5的指针式水表读数识别[J]. 水利信息化,2022,No.343(04):71-76 82.
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