基于PSENet区域分割的列车车厢号定位研究

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作者 范沐阳 喻春雨 +2 位作者 马鑫 童亦新 张俊 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期68-75,共8页

针对自然场景中行驶列车的车厢号采用现有文本定位方法容易存在严重畸变,从而导致漏检率高的问题,提出一种基于区域分割的列车车厢号精确定位方法。该方法所采用的网络模型基于PSENet,首先采用引入通道域注意力的ResNet50网络提取特征,... 针对自然场景中行驶列车的车厢号采用现有文本定位方法容易存在严重畸变,从而导致漏检率高的问题,提出一种基于区域分割的列车车厢号精确定位方法。该方法所采用的网络模型基于PSENet,首先采用引入通道域注意力的ResNet50网络提取特征,使模型更加关注卷积通道信息,从通道域的角度对权重进行再分配,提高车厢号的定位精度;然后采用特征金字塔和自底向上路径增强模块融合多尺度特征图,将浅层网络中的强定位特征传播到深层网络,以从复杂环境中准确定位车厢号区域,降低车厢号的漏检率;最后采用基于广度优先算法的渐进尺度扩展模块对融合的特征图进行目标区域的从小尺度到大尺度的拓展分割,使用结合集合相似度度量Dice系数的损失函数对分割结果进行分类回归,输出定位结果。实验结果表明:通过在真实列车车厢号图像数据集上进行训练验证,本文提出的网络模型在铁路货运列车车厢号定位精度达到97.47%,召回率为94.14%,综合F1分数为95.78%,预测单张图约需0.2 s。相比于基础PSENet对车厢号的定位精确率提升3.78%,召回率提升1.71%,总体上车厢号的F1分数提升2.73%。研究成果可为列车车厢号自动检测识别系统提供一种高精度的车厢号检测定位方法。 展开更多

关键词 货运列车 车厢号定位 psenet 通道注意力 多尺度特征融合

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基于改进PSENet-CRNN的工件编码字符识别算法

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作者 熊新炎 马宏伟 《信息技术与信息化》 2024年第5期76-79,共4页

由于传统识别方法在面对工业环境的复杂性时表现出较低的准确率和鲁棒性,提出了一种基于改进PSENet-CRNN的工件编码字符识别算法。结合了PSENet在字符分割方面的优势和CRNN在序列建模方面的特长,旨在提高在复杂工业环境下的字符识别性... 由于传统识别方法在面对工业环境的复杂性时表现出较低的准确率和鲁棒性,提出了一种基于改进PSENet-CRNN的工件编码字符识别算法。结合了PSENet在字符分割方面的优势和CRNN在序列建模方面的特长,旨在提高在复杂工业环境下的字符识别性能。通过改进网络结构、优化训练策略等手段,新算法有效解决了字符粘连、光照不均、背景干扰等问题,显著提升了识别准确率和鲁棒性。实验结果表明,新算法在多种评价指标上均优于传统方法和其他先进算法,为智能制造领域提供了一种高效、稳定的字符识别解决方案。 展开更多

关键词 工件编码 字符识别 psenet CRNN 评价指标

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基于改进PSENet与CRNN网络的智能电能表文本识别技术研究 被引量：4

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作者 魏伟 苏津磷 +2 位作者 李帆 仇娟 于秀丽 《电测与仪表》 北大核心 2023年第12期176-181,共6页

电网系统的不断发展与智能化带来了庞大的计量需求,其中智能电能表作为主要计量设备得以广泛铺设,然而不同品牌、型号和批次的智能电能表携带的电能表信息也相差甚远,非智能的人工信息采集方式已经严重阻碍了电能表设备升级发展与采集安... 电网系统的不断发展与智能化带来了庞大的计量需求,其中智能电能表作为主要计量设备得以广泛铺设,然而不同品牌、型号和批次的智能电能表携带的电能表信息也相差甚远,非智能的人工信息采集方式已经严重阻碍了电能表设备升级发展与采集安全,制约了电力资产管理的质量和水平。文中将文本识别技术应用于智能电能表的信息采集过程,设计一种两阶段的系统对电能表图片中的文本信息进行检测并识别,实现了电能表信息智能化采集,提高了智能电能表信息提取的效率和安全性。文中的两阶段系统包括文本检测模块和文本识别模块,文本检测模块通过改进的PSENet网络对电能表图片中的文本位置进行检测,文本识别模块通过CRNN网络对检测到的文本框进行识别。算法本身不受输入图像的质量和场景束缚,并且对面临的字体大小不一、曝光过高或过低等问题具有较强的抗干扰能力,对电能表图片中的汉字、英文和数字都具有很高的识别精度。 展开更多

关键词 电能表信息提取 两阶段 psenet CRNN

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基于PSENet和CRNN的身份证识别 被引量：3

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作者 赵龙 李飞 王伟峰 《现代计算机》 2020年第34期78-82,共5页

为了识别身份证上的姓名、性别、身份证号码、有效期等信息,把识别出来的信息,提出基于OCR技术的身份证识别技术。这种技术主要是结合文本检测技术PSENet和文字识别技术CRNN对身份证图片上的文字进行识别,实现身份证要素信息自动转成文... 为了识别身份证上的姓名、性别、身份证号码、有效期等信息,把识别出来的信息,提出基于OCR技术的身份证识别技术。这种技术主要是结合文本检测技术PSENet和文字识别技术CRNN对身份证图片上的文字进行识别,实现身份证要素信息自动转成文本格式的数据。利用Python语言实现身份证OCR信息的识别。经过这种方法的实验表明,这种方法识别速度快、准确率高。同时,对于模糊的图片也能识别出来,具有一定的生产应用价值。 展开更多

关键词 psenet OCR 文本检测 文字识别 CRNN

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基于改进的PSENet自然场景文本检测

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作者 李晓磊 茹慧英 李超 《长江信息通信》 2023年第9期6-8,18,共4页

PSENet网络对小文本检测效果较差,且提取深层特征时随着网络深度的加深,特征图分辨率下降,导致文本的边界信息丢失或模糊。在PSENet渐进式尺度扩展网络的基础上,对Resnet50主干网络进行改进,使用D-Resnet模块提取场景文本图片的多尺度... PSENet网络对小文本检测效果较差,且提取深层特征时随着网络深度的加深,特征图分辨率下降,导致文本的边界信息丢失或模糊。在PSENet渐进式尺度扩展网络的基础上,对Resnet50主干网络进行改进,使用D-Resnet模块提取场景文本图片的多尺度特征并进行全局特征图的边界重定位。在标准的数据集SCUT-CTW1500和ICDAR2015上进行实证分析,结果表明改进后的模型在评价指标上对比原模型都有所提升,从而证明了算法的有效性。 展开更多

关键词 场景文本检测 psenet 空洞卷积

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改进特征提取模块的场景文本检测方法 被引量：1

6

作者 宋建辉 佟悦 +1 位作者 刘晓阳 赵亚威 《通信与信息技术》 2024年第1期96-100,共5页

基于深度学习的自然场景文本检测方法的特征提取模块一般采用大型网络,模型复杂且效率低。为了降低文本检测模型的复杂度以及更快速有效地检测文本,在基于分割的渐进式扩展网络PSENet的基础上,使用轻量级小型网络MobileNet V3作模型局... 基于深度学习的自然场景文本检测方法的特征提取模块一般采用大型网络,模型复杂且效率低。为了降低文本检测模型的复杂度以及更快速有效地检测文本,在基于分割的渐进式扩展网络PSENet的基础上,使用轻量级小型网络MobileNet V3作模型局部特征提取模块,减少参数数量,结合多级卷积来提取不规则文本的区域特征;使用优化器Adam计算每个参数的自适应学习率,加速训练优化过程,提升模型运算效率。在数据集ICDAR2015上进行验证,实验结果表明改进的算法在性能上有明显改善。 展开更多

关键词 深度学习 文本检测 psenet 特征提取 MobileNet V3

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基于深度学习的电力通信光纤配线标签识别研究 被引量：5

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作者 杨志敏 陈一童 +2 位作者 吴桂龙 黄强 贺云 《电力信息与通信技术》 2022年第4期18-23,共6页

电力光纤作为电力业务通道承载介质,其标签管理尤为重要。光纤配线标签通常粘贴在光纤端子处,软体材质容易导致标签堆叠、扭曲,加之光照不均、背景复杂、文本变形和文本方向不一致等干扰及影响因素,使得现有文本检测和识别方法难以正确... 电力光纤作为电力业务通道承载介质,其标签管理尤为重要。光纤配线标签通常粘贴在光纤端子处,软体材质容易导致标签堆叠、扭曲,加之光照不均、背景复杂、文本变形和文本方向不一致等干扰及影响因素,使得现有文本检测和识别方法难以正确识别光纤配线标签。针对这一问题,文章提出一种基于YOLO、PSENet文本检测和DenseNet、Seq2Seq、Attention文本识别与文本纠错技术相结合的光纤配线标签识别方法。通过实验对比,该标签识别方法具有较高的文本识别准确率,研究成果在通信资源数字化管理领域具有实际应用价值。 展开更多

关键词 文本检测 YOLO psenet DenseNet 文本纠错

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自然场景下交通标识文本检测与识别算法研究 被引量：5

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作者 胡高丽 文成玉 《成都信息工程大学学报》 2022年第2期171-176,共6页

针对自然场景下交通标志牌文本粘连、字体复杂、大小形状不一、难以分行,导致交通文本标识率低的问题,提出一种基于PSENet+CRNN的改进交通文本检测识别算法。检测算法以PSENet为基础网络,采用特征增强模块FEM来增加模型的接受域,并改进... 针对自然场景下交通标志牌文本粘连、字体复杂、大小形状不一、难以分行,导致交通文本标识率低的问题,提出一种基于PSENet+CRNN的改进交通文本检测识别算法。检测算法以PSENet为基础网络,采用特征增强模块FEM来增加模型的接受域,并改进空洞卷积的特征金字塔模型来增强多支路深层语义信息的融合能力。文本识别部分在CRNN模型中采用CTC+CenterLoss实现功能和标签的对齐、解决预测重复、预测漏字时的对齐问题。最终在CTST-1600数据集上进行验证,检测准确率达到了92.5%,字符识别率达到了88.9%,与原算法相比,分别提升了识别率4.3%和2.3%。实验结果表明,该方法有效提升了模型的检测与识别精度。 展开更多

关键词 psenet CRNN 交通文本 文本检测 字符识别

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手写多字体藏文古籍文本检测方法研究 被引量：6

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作者 芷香香 高定国 《高原科学研究》 CSCD 2022年第2期89-101,共13页

为更好利用和挖掘藏文古籍文献内容,文章首先研究了手写藏文古籍文本的特点,按照其字形大小构建了3种数据集;其次采用PSENet、PixelLink、PANNet 3种基于分割的深度学习文本检测算法对多种字体的手写藏文古籍文本进行了检测;再评估了3... 为更好利用和挖掘藏文古籍文献内容,文章首先研究了手写藏文古籍文本的特点,按照其字形大小构建了3种数据集;其次采用PSENet、PixelLink、PANNet 3种基于分割的深度学习文本检测算法对多种字体的手写藏文古籍文本进行了检测;再评估了3种算法对手写藏文古籍文本的检测性能,分析了3种算法检测多种手写藏文古籍字体和字形大小的效果,指出了在同库实验中PSENet和PANNet性能优于Pixel⁃Link,跨库实验中PixelLink性能优于PSENet和PANNet。 展开更多

关键词 藏文古籍 多字体 文本检测 psenet PixelLink PANNet

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基于边缘特征增强的任意形状文本检测网络 被引量：3

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作者 白鹤翔 王浩然 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期1019-1030,共12页

在场景文本检测方法中,文本实例的边缘特征与其他特征在大多数模型中都是以同样的方式进行处理,而准确检测相邻文本边缘区域是正确识别任意形状文本区域的关键之一.如果对边缘特征进行增强并使用独立分支进行建模,必能有效提高模型的标... 在场景文本检测方法中,文本实例的边缘特征与其他特征在大多数模型中都是以同样的方式进行处理,而准确检测相邻文本边缘区域是正确识别任意形状文本区域的关键之一.如果对边缘特征进行增强并使用独立分支进行建模,必能有效提高模型的标识准确率.为此,提出了三个用以增强边缘特征的网络模块.其中,浅层特征增强模块可有效增强包含更多边缘特征的浅层特征;边缘区域检测分支将普通特征和边缘特征进行区分以对目标的边缘特征进行显式建模;而分支特征融合模块可将两种特征在识别过程进行更好的融合.在将这三个模块引入渐进尺度扩张网络(Progressive scale expansion network, PSENet)之后,相关消融实验表明这三个模块的单独使用及其组合均可进一步增加网络的预测准确率.此外,在三个常用公开数据集上与其他十个最新模型的比较结果表明,改进后得到边缘特征增强网络(Edge-oriented feature reinforcing network, EFRNet)的识别结果具有较高的F1值. 展开更多

关键词 场景文本检测 任意形状 边缘区域 浅层特征 渐进尺度扩张网络

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基于实例分割方法的场景文本检测算法研究 被引量：3

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作者 徐莹 《现代计算机》 2022年第6期73-77,89,共6页

本研究主要使用实例分割技术对自然场景中的文字进行检测,以PSENet网络为研究对象,将ResNext101与FPN结合作为主干网络进行特征提取,以提高文本检测模块的精度。本文着重研究基于像素级别的实例分割问题,对文本图像中的文字进行精确定位... 本研究主要使用实例分割技术对自然场景中的文字进行检测,以PSENet网络为研究对象,将ResNext101与FPN结合作为主干网络进行特征提取,以提高文本检测模块的精度。本文着重研究基于像素级别的实例分割问题,对文本图像中的文字进行精确定位,实现高效简洁地提取文本图像中的文字。实验结果表明,改进后的模型在进行文本检测上有了更好的效果。 展开更多

关键词 psenet 实例分割 深度学习 ResNext

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