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题名污水处理设备铭牌中字符检测与识别
被引量:3
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作者
郭毛琴
谢红薇
张效良
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机构
太原理工大学软件学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2022年第10期2904-2910,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61872262)
山西省自然科学基金项目(201801D121143)。
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文摘
为获取污水处理设备铭牌图像中设备编号、名称等基本参数信息,针对现有的文本检测算法存在的漏检率高、准确度低等问题,基于传统的CTPN算法,增加图像校正模块,采用Res Net50网络进行特征提取,提高特征提取效果;识别阶段采用Dense Net+BLSTM+CTC算法模型实现对铭牌图像中不定长字符序列的识别,改进传统的NMS算法,将检测区域进行融合,减少文本框边界丢失导致文本识别错误的问题。在铭牌数据集上进行测试,检测精确率达到95.8%,识别准确率为92.6%,与传统的算法相比,性能有所提升,验证了该模型的有效性。
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关键词
铭牌识别
文本检测
文本识别
深度学习
自然场景
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Keywords
nameplate recognition
text detection
text recognition
deep learning
natural scene
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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