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题名基于改进CRNN的计量设备文本识别算法
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作者
孙涛
田金鹏
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机构
上海大学通信与信息工程学院
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出处
《计量与测试技术》
2025年第9期82-85,共4页
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文摘
为解决计量设备文本识别中,形态相似字符区分困难及长文本识别性能不佳的问题,提出了一种基于改进CRNN的算法。首先,引入通道先验卷积注意力机制(CPCA),动态调整通道和空间注意力,增强对笔画特征的关注度,提升相似字符的识别精度;然后,采用多头注意力编码器结构,捕捉全局上下文信息,改善长文本识别效果;最后,通过转录层解码,输出识别结果。实验表明,该方法显著提升了计量设备文本识别的准确率。
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关键词
计量设备文本识别
crnn算法
通道先验卷积注意力
多头注意力
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Keywords
metering device text recognition
crnn algorithm
channel prior convolutional attention
multi-head attention
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于深度学习的工业视觉箱体字符识别与判断
被引量：5
- 2
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作者
葛永杰
王丽丹
陈定喜
段书凯
干秀灵
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机构
西南大学电子信息工程学院
智能传动和控制技术国家地方联合工程实验室
类脑计算与智能控制重庆市重点实验室
重庆市脑科学协同创新中心
美的集团
西南大学人工智能学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期296-304,共9页
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基金
国家重点研发计划(2018YFB1306600)
国家自然科学基金(62076207,62076208,U20A20227,61672436)
重庆市基础科学与前沿技术研究专项重点项目(cstc2017jcyjBX0050)。
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文摘
工厂生产线上的商品包装外箱文本印刷存在残缺,无法及时检出会影响流通销售。制作工业商品外观信息数据集,提出基于深度学习的工业视觉箱体字符识别与匹配判断方法。合并YOLOv3中的卷积层和批量归一化层,引入GIoU作为边界框损失函数并设计自适应调整定位坐标的方法,优化在原始图像上进行文本检测定位的速度与精度。同时,训练并对比CRNN和Tesseract两种识别引擎在已裁剪文本图片上的识别性能,设计字符匹配方法判断字符识别正确与否并输出结果,从而减少误判。对基于该方法的系统进行生产线实测,实验结果表明,其识别准确率可达99.5%,单件商品的外观拍照、检测识别、输出结果耗时仅3 s左右,表明所提方法能够实现实时监测。
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关键词
深度学习
YOLOv3算法
卷积递归神经网络
字符识别
外观信息
实时监测
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Keywords
deep learning
YOLOv3 algorithm
Convolutional Recurrent Neural Network(crnn)
character recognition
appearance information
real-time monitoring
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名轻量级柱面线杆标识牌字符识别算法
被引量：2
- 3
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作者
林绍福
李松静
刘希亮
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机构
北京工业大学信息学部软件学院
北京工业大学信息学部北京智慧城市研究院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2023年第8期2498-2505,共8页
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基金
集美大学航海学院-船舶辅助导航技术国家地方联合工程研究中心开放基金项目(JMCBZD202013)。
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文摘
为全面、准确、快速地提取柱面电线杆标识牌信息,提出一种轻量级柱面电线杆标识牌字符识别算法Tiny-DBNet-CRNN。对柱面图像进行反投影矫正展平;融合注意力机制,利用深度可分离卷积残差块,构建轻量级文本检测网络分割出文本区域;构建字符识别模型CRNN输出标识牌字符信息。采用真实场景数据和ICDAR 2015数据进行实验,结果与当前流行模型相比,Tiny-DBNet-CRNN字符识别正确率提升了40.3%,达95.11%;在精度下降0.60%的微小损失下,检测速度提升3倍,参数规模上总体下降45.15%。
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关键词
电线杆标识牌
反投影算法
轻量级网络
深度可分离卷积
注意力机制
DBNet算法
crnn算法
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Keywords
utility pole nameplates
back projection algorithm
lightweight network
deep separable convolution
Attentional mechanism
DBNet algorithm
crnn algorithm
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分类号
TP391.43
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于NVIDIA TX2的喷码字符检测算法
被引量：4
- 4
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作者
李帆
胡维平
刘北北
刘雨戈
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机构
广西师范大学电子工程学院
中国科学院自动化研究所苏州研究院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第13期210-216,共7页
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基金
国家自然科学基金(61966004)
广西研究生教育创新计划项目(XYCSZ2021002)。
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文摘
针对复杂商品背景下喷码字符漏喷、重叠、缺失等现象,提出一种基于YOLOv5+CRNN的喷码字符检测算法。喷码字符定位算法以YOLOv5为基础网络,结合注意力机制提高其检测精度,再通过稀疏训练和通道剪枝降低模型参数量与复杂度,最终检测精度提高了3.4个百分点,模型参数量降低了6.7 MB。对定位后的字符区域进行背景擦除和透视变换处理后送入CRNN网络实现喷码字符识别,最终将改进后的算法部署至NVIDIA TX2嵌入式平台。通过在食品包装工厂生产流水线实测,检测速度达到28 frame/s,字符定位精度99.4%,识别率95%,且具有很好的鲁棒性。
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关键词
YOLOv5算法
crnn网络
目标检测
字符识别
嵌入式
模型量化
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Keywords
YOLOv5 algorithm
convolutional recurrent neual network(crnn)
target detection
character recognition
embedded
model quantization
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分类号
TP391.43
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于HOG特征提取的预算绩效系统设计
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作者
齐天翔
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机构
西安翻译学院
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出处
《自动化与仪器仪表》
2022年第12期153-156,共4页
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基金
陕西省教育厅2020年度科学研究计划项目,一般专项科学研究计划课题《‘双一流’建设背景下陕西民办高校绩效预算管理研究》(20JK0178)。
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文摘
为进一步提升企业财务预算绩效管理水平,提出一种基于HOG特征提取结合深度学习的预算绩效系统。其中,在构建企业预算绩效系统整体框架基础上,重点就图像处理技术在预算绩效系统中的应用进行设计。为提高企业预算绩效系统的自动化能力,对预算的部分票据等采用HOG进行特征提取,对预算清单中的文本信息采用CRNN进行识别。仿真结果表明,HOG特征提取结合CRNN识别可有效识别预算文本信息,且识别精确率达到了97.9%。以上实验结果验证了本研究设计的预算绩效系统的可行性和合理性,具有一定的使用价值。
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关键词
预算绩效
发票识别
HOG
crnn算法
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Keywords
budget performance
invoice identification
HOG
crnn algorithm
data envelopment analysis
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分类号
TP392
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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