检索结果-南通市图书馆

电子测量与仪器学报 2024年第2期38卷 67-75页

作者：刘乐张晓松黄锋方一鸣燕山大学智能康复及神经调控河北省重点实验室秦皇岛066004

针对钢铁连铸产线板坯号识别字符区域小、光照变化复杂、板坯号图像质量差等问题,提出了一种基于深度学习的连铸板坯号检测与识别两阶段算法。首先,基于采集的连铸产线板坯图像,制备用于板坯号检测与识别的数据集;其次,在板坯号检测阶段... 详细信息

针对钢铁连铸产线板坯号识别字符区域小、光照变化复杂、板坯号图像质量差等问题,提出了一种基于深度学习的连铸板坯号检测与识别两阶段算法。首先,基于采集的连铸产线板坯图像,制备用于板坯号检测与识别的数据集;其次,在板坯号检测阶段,基于DBNet算法设计一种AD-PAN特征融合结构,以增强检测算法的多尺度特征融合能力和扩大感受野,提高板坯号定位精度;再次,在板坯号识别阶段,引入SPIN矫正网络和svtr板坯号识别网络进行端到端训练,使其能够主动转换输入亮度,并改善字符间以及字符与背景间色彩失真的问题。最后,在自制的板坯号检测与识别数据集上进行了对比实验。实验结果表明,本研究提出的算法能够有效定位辊道上不同位置的板坯,并且在复杂背景下对板坯号进行鲁棒识别。其中,板坯号检测Hmean数值为97.92%,板坯号识别的准确率为97.33%,验证了本文所提算法具有较高的板坯号检测与识别精度。

关键词：板坯号识别 DBNet 特征金字塔融合端到端网络 SPIN矫正 svtr

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基于CRNN和svtr的自然场景中文识别研究

基于CRNN和SVTR的自然场景中文识别研究

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作者：熊玉仙长江大学

学位级别：硕士

文本识别算法已经渗透到人们生活中的方方面面,例如疫情期间医护人员拍摄核酸检测化验单即可获取检测结果并自动录入系统,高速收费站ETC通道无需工作人员即可捕获车牌信息,转发快递时快递员通过手机软件拍摄快递面单即可获取对应信息,... 详细信息

文本识别算法已经渗透到人们生活中的方方面面,例如疫情期间医护人员拍摄核酸检测化验单即可获取检测结果并自动录入系统,高速收费站ETC通道无需工作人员即可捕获车牌信息,转发快递时快递员通过手机软件拍摄快递面单即可获取对应信息,除此之外还有卡证识别、文档识别、拍照翻译等诸多应用无一不彰显出文本识别研究的巨大价值。本文研究中文自然场景中的文本识别算法,它有利于提取其中的有用信息,以进行加工和再利用,促进现实产业应用如盲人智能导航机器人研究和落地实施。本文选用CRNN和svtr为基准模型,以提高文本识别准确率为目的,提出四种模型优化方案。主要内容如下:1.选择应用最经典、最广泛的CRNN作为基准模型时,为了减少视觉特征提取过程中的信息损耗、提高识别准确率,本文将CRNN中的视觉特征提取模块更换为ResNet18和ResNet34,通过残差连接结构提取更完整的视觉特征。实验结果显示利用ResNet18进行视觉特征提取时CRNN模型识别准确率从54.9%提升到56.5%,而采用ResNet34时准确率提升到58.6%。2.应用2022年最新发布且目前识别效果最好的svtr-T作为本文研究基准模型时,为了解决梯度下降法训练svtr-T模型时模型容易陷入局部最优解和容易在最优解左右徘徊的问题,本文设计加入循环的Cosine学习率衰减策略来协助模型训练时跳出最小值。其中循环的Cosine学习率衰减策略将模型识别准确率从68%提升到70.2%。3.在svtr-T进行自然场景中文识别实验中,为解决模型训练时间长、收敛慢的问题。本文设计采用预训练模型,将实验前一次训练中最优模型参数作为后一次模型训练的初始权重加速模型收敛。实验显示采用预训练模型方法后svtr模型的文本识别准确率提升到69.8%。4.在svtr-T实验中,为了缓解模型过拟合,解决部分场景样本不足的问题本文设计添加图像增强方法,包含常用图像增强和弹性变换的图像增强。常用图像增强方法可以改变样本的特征分布,降低背景噪声对模型的干扰,弹性形变图像增强方法可以改变文本图片中的字符形态,增加扭曲样本的数量,降低模型对字符样式的依赖性。实验显示增加常用图像增强后模型的文本识别准确率提升到71.2%,在此基础上添加弹性变换的数据增强方法后模型识别准确率提升到72.9%。5.为进一步提高svtr-T模型的文本识别准确率,将循环的Cosine学习率衰减策略、预训练模型以及两种图像增强方法组合使用以优化模型,实验结果显示最终测试集的文本识别准确率达到了73.9%,共提升了5.9%,效果显著,该结果甚至比svtr系列中最大规模的模型svtr-L也提升了1.8%。

关键词：自然场景中文识别 CRNN svtr

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