基于深度学习的图像文字识别技术在数字化审计中的应用

通过整合的数字化审计平台获取所需审计信息,对所获信息中的图像展开小波变换分解,滤除审计图像噪声的同时提升其质量。结合基于Canny算子的边缘检测与区域分割技术分割完成预处理的审计图像,将完成分割的审计图像输入卷积神经网络,通过卷积层卷积处理审计图像提取审计图像文字特征。经下采样层累积卷积结果得出审计图像文字特征映射图,通过全连接网络判定所提取审计图像文字特征,输出识别结果后通过基于Relief算法的多特征融合方法改进卷积神经网络识别结果。实验结果表明,该方法具有较好的噪声滤除与分割效果,能够精准、清晰识别审计图像中的文字信息。

基于多分类器集成的图像文字识别技术及其应用研究

本文本主要对图片文字提取展开研究,首先读取图片进行预处理;然后针对网格特征和方向特征对图片文字进行特征提取;为了提高识别系统的可靠性,采用多分类器集成方法,即通过多个互补的分类器来改善单个分类器的性能。

结合canny边缘检测算法与k-means算法的图像文字识别

针对当前图像文本识别发展的最新状况,本文提出了一种canny文本边缘检测算法与k-means算法的结合对文本进行识别,其主要的流程包括了图像灰度处理、利用MSER对图像进行二值化处理、canny边缘检测、像素点聚类、文本分割、OCR识别等,通过matlab2014用该算法对ICDAR2013数据集的图像文本进行识别,并与其他识别文本方法作对比,得到的结果是该算法具有较高的图像文本识别率,能够识别复杂环境下拍摄的图像,具有较好的去除噪声功能,是目前图像文本识别方面比较好的算法。

图像文字识别中的预处理技术研究综述

介绍了图像文字识别中预处理技术的研究现状,依据预处理的实现过程,分析了降噪、数据校正、压缩技术的目的,并对降噪、数据校正、压缩技术的实现原理进行了深入讨论。

文通“慧视”视觉图像文字识别系统

文通新版“慧视”视觉图像文字识别系统具有成熟的版面分析与识别核心能力，可以将数码相机、摄像机、可拍照手机等设备拍摄的文字资料，直接在电脑上进行识别，并且作为电子文档进行编辑和保存。

基于聚类及融合技术的数字图像文字提取与识别研究

在对当前数字图像与视频文字提取与识别技术的分析与考察基础上,提出了一个基于聚类和融合的文字识别与提取算法,算法包括文字区域检测、块增强、块提取与识别四个模块。与传统算法相比,该算法在彩色数字图像文字提取应用中具有较高的通用性与检测效率,同时在文字识别准确性方面也有一定的提高。

一种面向网络安全的图像文字敏感词过滤方法

针对社交平台发布的敏感信息,提出一种复杂背景图像中布局不规则文字敏感词过滤方法。使用连通域分析、连通域合并及倾斜矫正方法定位与分割图像中的单个字符;采用卷积神经网络对单个字符进行识别;使用中文分词和字符串编辑距离来检测敏感词。实验结果表明,该方法可行有效。

基于图像识别技术的核电文档智能化应用实践

为采用人工智能领域的新一代信息技术来有效提升实际业务开展的效率,达到降本增效的目的。本文对采用图像识别技术来辅助核电企业开展文档智能化应用进行研究。文章阐述了图像识别技术的概况、分析了采用图片识别技术的业务背景、项目实施的主要过程、项目实现的基本原理和典型应用场景解决方案等内容,通过对基于图像识别技术的扫描文件清晰度的自动化检测、基于光学图像文字识别技术的文件自动化拆分和比对这两个应用场景,阐述了所需要解决的问题、解决方案的原理、具体的程序功能设计方案以及最终的应用效果。根据对相关实际应用效果的评估,证明了采用图像识别技术的技术可行性,能够为文档智能化应用发挥重要的辅助作用。通过本课题的研究和实践,为基于人工智能等技术的文档信息化技术提升做出了有益的探索。

基于场景的图像文字稽核系统设计与实现

本文针对电力行业,设计场景构建的结构规范,并基于OCR技术,实现对单据附件等图像文字的快速分类和批量识别,然后与场景构建中配置的关键提取信息项进行自动匹配,过滤出需处理的信息,该过程替代了传统的事后人工稽核的机制,及时纠正各类风险的发生,降低风险因素的累计和减少风险的发生率,实现了电力营销业务的稽核。系统采用TensorFlow+PyTorch+Warp-CTC的组合框架,使用CNN、CTPN、CRNN算法构建OCR识别服务。

一种基于高层语义的文字图像过滤模型

针对包含印刷体汉字的文字图像提出一种过滤模型,该模型把图像中每一个文字看成一个对象,通过相关技术手段从图像中分割出对象并对这些对象进行识别,将敏感词汇组成部分的对象标记为敏感对象。同时,建立了语义词典,通过组合将敏感对象组合起来并与词典中的词汇相匹配,从而达到识别敏感词的目的,以此为基础可以实现对含有敏感词的图像的过滤。

基于OCR的核酸检测结果截图识别系统

现如今,由于互联网信息技术的持续性发展,图片的信息量也日益扩大,从而促进了图像识别领域的发展。光学字符识(optical character recognition,OCR)是图像文字识别的一个非常重要的技术,改变了传统纸质文本作为介质传输信息的观念。本文主要采用百度智能云提供的OCR文字识别技术来实现核酸截图文字的识别与相关信息提取,结合PyQt5模块设计了一个功能交互式窗口操作系统,以此完成图片文字信息识别、提取等基础功能,并在该基础功能上对系统功能进行深入拓展并完成开发,如:实现对核酸结果截图的导入、调用摄像头识别绿码或二维码等。

基于蚁群算法的文字识别

在智能自动化领域,具有群体智能特征的蚁群算法引起了人们的广泛关注。目前,在文字识别方面的研究仍较少,而在当今社会很多方面都需要用到文字图像边缘的检测与文字识别,在文字信息泛滥的时代,利用人工识别技术检测识别图片、纸张、广告牌、视频等媒介上的文字已经变得不太现实。为了准确、高效地检测识别出文字,在学习了蚁群算法的基本原理之后,改进了传统的蚁群算法,并将其应用于图像分割、提取文字领域,同时结合图像文字识别技术OCR和纹理特征检测文字图像边缘,由此提高文字检测识别的准确性。

基于ARM和FPGA的图像识别系统

本文设计了一个基于ARM和FPGA的图像识别系统。系统被分为两个模块:视频采集和图像初步处理模块,其由COMS摄像头,SDRAM,FPGA模块组成,完成图像的采集存储和传输;视频识别和管理模块,由ARM MCU,SDRAM,按键开关,FLASH,USB接口和VGA接口组成,完成系统控制和结果显示。系统通过COMS摄像头采集图像,经过初步处理送往ARM MCU进行特征比较完成识别。

基于OCR和Pydicom的PACS数据库数据丢失后的应急与恢复研究

目的在影像归档和通信系统(Picture Archiving and Communication System,PACS)数据库文件丢失或损坏后,实现影像资料和PDF报告关键信息的快速识别和重组,供患者回诊使用。方法利用基于深度学习的光学字符识别技术和Pydicom技术分别读取PDF和DCOM文件中的基本信息,重新建立起患者、影像、报告三者之间的联系,并将关联数据写入数据库。结果经抽样验证,该方法识别同类图像精度的准确度、精准度及召回率均为100%,综合指标F1值为1,在不同组别独立样本间的识别精度表现出一致性。平均每份报告识别时间约为0.14 s(t=-1.005,P=0.315),说明不同组别独立样本间的识别时间表现出一致性。结论该方法的使用能有效缩短数据库故障后患者等待时长,能够在短时间内恢复医疗秩序,可用于PACS数据库数据丢失后的应急处置,也为PACS的数据整合提供依据,为医学影像数据恢复和数据整合提供一种新思路。

基于机器学习的图像边缘检测方法的研究与应用

图像边缘检测是图像处理中非常重要的一个环节,它对图像整个轮廓的提取、目标物的识别以及图像分割等都产生深刻的影响。虽然在很久以前就有相关人员研究图像边缘的检测,提出很多方法,但是这些方法都不够完善,适用范围也不够广,所以,为了适应经济社会的快速发展,研究出一种更好的边缘检测方法是非常有必要的。

基于神经网络的小样本手写汉字识别

文字图像识别具有重要的研究价值,为了完成复杂的字体图像识别任务,基于VGG结构思想,设计了基于卷积神经网络结构的手写字体识别模型,使用HWDB1. 1数据集中最常用的100个汉字组成的子数据集,应用Batch-Normalization等方法进行优化训练。实验结果表明,模型能够以很快的速度收敛,在有限的训练迭代次数下,模型在测试集上的识别准确率为96.77%。

燃料智能化管理在火电厂的探索及应用

近年来,随着火电厂对燃料管理的重视,燃料管理智能化建设已成为火电企业增强竞争力的一个重要发展方向。文章主要结合国家电投四川中电福溪电力开发有限公司燃料智能管控系统升级改造项目进行探究。该项目主要通过图像文字识别技术、入厂煤车辆智能自助注册机、DCS与FCS融合控制理念设计等手段分别实现了汽车煤现场验收环节全流程车辆自动识别、汽车入厂煤计量智能化、电瓶车原煤样自动转运、入厂煤验收框架下所有子系统的集中式管理和远程操作。

人工智能技术在移动终端自动化测试中的应用

移动终端自动化测试过程中会出现如下问题:坐标点击方案由于版本迭代频繁需要脚本不断适配;UI界面为图片时因元素属性无法识别不能进行UI控制操作;通过图像匹配的识别方法进行用户模拟操作时无法提取文字信息进行结果分析等。为解决这些问题,基于Python语言编程平台,使用卷积神经网络文字图像识别计算模型,通过不断调整输入属性参数值、阈值等,对输出结果进行验证。实验结果表明,基于卷积神经网络的文字图像识别计算模型可实现图像文字识别功能。该算法不仅能快速有效处理海量数据,而且能有效降低人工经验中存在的误差,解决图像文字识别问题,提升识别效率,进而提升自动化测试效率。

油气管道全方位监造管理体系构建分析与实现路径

中油管道物资装备有限公司(以下简称“物装公司”)成立于1973年,隶属于中国石油管道局工程有限公司(以下简称“管道局”)。物装公司主要从事油气储运工程项目物资采办及物流服务,为国内外客户提供从采办前期规划、招投标、物资采办、驻厂监造到智能仓储、物资进出口贸易、清关物流、后期安装调试、运行服务保障等“一站式”物资供应服务。油气管道全方位监造管理是物装公司为保障采购物资质量、承接国家重点工程,提高物资采购监造服务质量,按照监造管理制度和规范要求全新提出的多维管理思路。

基于上限分析的机器学习系统最佳优化决策选择

本文的重点是使用上限分析法解决在机器学习系统开发中无法判断哪部分最值得优化的问题,以便于做出最佳的优化决策。以一个简单的图像文字识别系统为实例,对其的文字侦测、字符分割、字符识别三个部分使用上限分析法进行模拟,得出各个部分的潜在上升空间,然后比较对3个部分分别进行优化对最终预测结果的影响,从而了解该系统中已经达到"最高水平"的部分,做出最佳的优化决策,避免开发中资源的浪费。