污水处理设备铭牌中字符检测与识别

摘要：

为获取污水处理设备铭牌图像中设备编号、名称等基本参数信息,针对现有的文本检测算法存在的漏检率高、准确度低等问题,基于传统的CTPN算法,增加图像校正模块,采用ResNet50网络进行特征提取,提高特征提取效果;识别阶段采用DenseNet+BLSTM+CTC算法模型实现对铭牌图像中不定长字符序列的识别,改进传统的NMS算法,将检测区域进行融合,减少文本框边界丢失导致文本识别错误的问题.在铭牌数据集上进行测试,检测精确率达到95.8％,识别准确率为92.6％,与传统的算法相比,性能有所提升,验证了该模型的有效性.

关键词：铭牌识别、文本检测、文本识别、深度学习、自然场景

所属期刊栏目：43

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;山西省自然科学基金

在线出版日期：2022-10-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2904-2910