【摘 要】
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本文以自然场景下扭曲文本为研究对象,从光照均衡、文本检测和扭曲矫正三方面进行研究,并将算法应用于电力场景中的标牌图像,搭建了扭曲铭牌识别系统,本文主要工作及贡献如下:（1）针对光照多变引起的高光图像和低照图像,提出一种光照均衡算法应用框架。首先用支持向量机作为亮度分类器判断输入图像的亮度,然后根据亮度类型采用对应的处理算法,使用改进后的高效像素聚类算法去除高光,使用低光照增强算法提升低照图像亮度。
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本文以自然场景下扭曲文本为研究对象,从光照均衡、文本检测和扭曲矫正三方面进行研究,并将算法应用于电力场景中的标牌图像,搭建了扭曲铭牌识别系统,本文主要工作及贡献如下:（1）针对光照多变引起的高光图像和低照图像,提出一种光照均衡算法应用框架。首先用支持向量机作为亮度分类器判断输入图像的亮度,然后根据亮度类型采用对应的处理算法,使用改进后的高效像素聚类算法去除高光,使用低光照增强算法提升低照图像亮度。光照均衡化后,与之前的图像保持0.929的结构相似度,去除负面光照影响的同时保留了原本的结构。（2）改进了DB文本检测算法,并且建立了一个电力场景文本数据集。DB模块与分割网络共同优化可在复杂背景上得到准确的文本区域,但容易产生文本行断裂的情况,基于DBSCAN聚类改进DB算法。使用改进后的DB算法在电力场景文本数据集上检测,F值在原DB模型的基础上提升了3.4%（Res Net-18）和2.8%（Res Net-50）,同时检测速度较快,分别为45FPS（Res Net-18）和22FPS（Res Net-50）,满足扭曲铭牌识别系统检测时的准确性和实时性要求。（3）针对扭曲文本识别准确率较低问题,提出了一种将Cycle-GAN与梯度先验损失相结合的扭曲文本矫正算法。首先采用可学习代理网络,在检测后切割出来的平展文本图像上进行扭曲增广,既获得了训练所需的成对“平展-扭曲”数据,又得到一个扭曲文本数据集,解决了扭曲文本数量不足的问题。矫正网络以Cycle-GAN为基础架构,通过两个生成器迭代对抗,将扭曲文本矫正为平展文本,同时又引入梯度先验损失,提高了生成的平展文本的清晰度。加入矫正网络后,识别准确率比矫正前提升了5.38%。（4）设计扭曲铭牌识别系统,整合上述算法研究成果,应用于电力场景中的扭曲铭牌识别任务,使用Intel发布的深度学习部署工具套件Open VINO,将本文的检测、矫正和识别模型部署在带Intel CPU的PC机上,取得了与GPU平台相近的精度和速度。
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