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城市规模的不断扩大，随即带来越来越大的管理信息量，便需要城市管理的智能化程度的不断提高。对于电力资源的管理离不开电表的智能化管理，而目前的手工抄表模式工作量巨大，并且人工处理过程中容易出现错误，基于此需求进行系统研制，通过图像处理和字符识别的应用来实现管理系统的统一化、标准化、实时性。
图像识别的主要目的是利用计算机自动处理图片信息，用来取代人工去对图像进行分类和识别。对图像上信息的识别而言，即光学识别（Optical Character Recognition，OCR），Tesseract-OCR是较为强大的识别技术，而且该项技术是完全开源的。而传统OCR技术对图像的要求较大，所以对图像进行前期处理有利于达到更好的识别效果。当前OCR技术应用在电表识别的案例中采用的处理设备比较昂贵，胡立夫等人研究可持式的低成本设备，通过设计具有获取图像、图像处理、光学识别和数据存储等技术的内置嵌入式系统以完成数字识别、数据记录和统计等任务。
本文为了解决现阶段识别方法的价格昂贵、存在错误率和识别图像要求高等难题，在进行光学识别之前进行图像处理，并通过试验来选取系统最优的处理模武和参数。本文研发系统的目的是将数字图像的光学识别应用于电表的抄表工作，以此来实现减少抄表的工作量、节省工作时间和提高识别准确率。本文的识别系统的硬件设备是树莓派，其与现有的大型识别系统来比较，具有成本低、速度快、设备体积小、易于携带和操作开发周期短等优点。
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