摘要
电表字符识别是电力系统自动化抄表中的关键技术，传统方法存在识别率低、泛化能力差等问题。
近年来，深度学习以其强大的特征学习能力和泛化能力，在字符识别领域取得了突破性进展。
本文首先介绍了电表字符识别的研究背景和意义，然后阐述了深度学习的基本概念、发展历程以及在字符识别领域的应用现状，并分析了卷积神经网络、循环神经网络等主要深度学习算法。
接着，本文重点探讨了基于深度学习的电表字符识别方法，包括数据集构建、模型选择、训练策略和性能评估等方面，并对现有研究成果进行了详细的梳理和对比分析。
最后，总结了基于深度学习的电表字符识别的研究现状和未来发展趋势。
关键词：电表字符识别；深度学习；卷积神经网络；循环神经网络；光学字符识别
1.1电表字符识别电表字符识别是指利用计算机视觉技术自动识别电表图像中的字符信息，包括数字、字母、符号等，是实现电力系统自动化抄表的重要环节。
传统的电表字符识别方法主要依赖图像处理技术，例如图像预处理、字符分割、特征提取和分类识别等步骤。
然而，传统方法对图像质量、字体变化、光照条件等因素较为敏感，识别精度和效率难以满足实际应用需求。
1.2深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，通过构建多层神经网络模型，从海量数据中自动学习特征表示，并进行模式识别或预测。
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