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轻量级柱面线杆标识牌字符识别算法 被引量：1
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作者 林绍福 李松静 刘希亮 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第8期2498-2505,共8页
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... 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%。 展开更多
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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