基于改进卷积神经网络的电网工程图纸字符识别与检测算法

针对传统电网工程评审依赖于人力的现状,将图像识别技术应用于电网工程辅助评审领域,提出一种基于MNMS Faster R-CNN的电网工程图纸字符识别与检测算法。该算法利用VGG模型对电网工程图纸进行特征提取,通过区域候选算法输出提议候选框,由感兴趣区域池化层实现候选框尺寸的统一,通过Faster R-CNN算法实现电网工程图纸字符精准识别。仿真算例结果表明,所提方法通过MNMS算法降低了有效候选框被误删除的概率,相比于CNN和Faster R-CNN算法,在电网工程图纸字符识别上具有更高的准确率,能够提升电网工程评审的智能化和数字化水平。