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一种新的水文年鉴数字化方法
  • ISSN号:1006-2475
  • 期刊名称:《计算机与现代化》
  • 时间:0
  • 分类:TP181[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]河海大学计算机与信息学院,江苏南京210098, [2]江苏省水文水资源勘测局,江苏南京210005
  • 相关基金:江苏省重点研发计划项目(BE2015707);江苏省水利科技资金资助项目(2012034)
中文摘要:

洪水预报分析需要输入大量图像,然而纸质水文年鉴逐年磨损老化,传统方法人工投入大、错误率高,因此水文年鉴资料的数字化研究具有重要意义。本文提出基于版面分析的多特征融合数字识别方法,并结合水文年鉴中数值的时间序列相关性提出后期纠错机制来提高识别的正确率。对水文年鉴图像的实验结果表明,该方法具有较高的识别精度,并且能够还原误识结果的真实值。

英文摘要:

Flood forecasting analysis requires to input a lot of images. Due to the gradual wearing and aging of paper hydrological yearbooks as well as the high-cost and high error rates of traditional methods, the research on the digitalization of hydrological yearbook data is of a great importance. We propose a digital recognition method with multi-feature fusion based on layout analysis, and provide a post-correction mechanism according to the relevance of time series. For hydrological yearbook pictures, experimental results show that our method achieves high recognition accuracies and is practical to restore the true values of misrecognitions.

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期刊信息
  • 《计算机与现代化》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:江西省科学技术厅
  • 主办单位:江西省计算机学会 江西省计算技术研究所
  • 主编:刘波平
  • 地址:南昌市西湖区井冈山大道1416号8楼
  • 邮编:330003
  • 邮箱:jgsdd@163.com
  • 电话:0791-86490996
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-2475
  • 国内统一刊号:ISSN:36-1137/TP
  • 邮发代号:44-121
  • 获奖情况:
  • 中国科技核心期刊 中国科技论文统计源期刊 江西省...
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,中国中国科技核心期刊
  • 被引量:14808