【摘 要】
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随着工业需求和深度学习的飞速发展,自然场景管线文字识别检测的需求迅速增加.为实现工业上的管线上文本的整理与分类,需要从大量的管线文本上识别相关信息,并于实物进行匹配,减少人员在管理方面所花费的时间.本文开发了一套管线文本的检测与识别系统.以实现能够快速方便的匹配和分类信息处理.本文的主要工作如下:1.针对管线文本数据集缺乏问题,目前并没有特定的自然场景管线文本数据集用来提供训练和检测,因此本文收集
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随着工业需求和深度学习的飞速发展,自然场景管线文字识别检测的需求迅速增加.为实现工业上的管线上文本的整理与分类,需要从大量的管线文本上识别相关信息,并于实物进行匹配,减少人员在管理方面所花费的时间.本文开发了一套管线文本的检测与识别系统.以实现能够快速方便的匹配和分类信息处理.本文的主要工作如下:1.针对管线文本数据集缺乏问题,目前并没有特定的自然场景管线文本数据集用来提供训练和检测,因此本文收集一定数量的管线文本,并制作了管线文本数据集,能为后续研究者提供管线数据及数据集制作的方法.2.针对管线文本的检测问题,本文采用了DBNet网络算法进行图片信息检测,实验表明,DBnet在检测速度和检测准确率方面,总体达到了最佳,能够满足项目针对图片中管线文本的检测精度要求.3.针对管线文本的识别问题,本文对比筛选出CRNN算法网络对DBNet网络检测出图片信息进行识别,实验结果表明,CRNN算法网络识别准确率最高,满足本文系统识别精度的要求.4.针对自然场景下管线文本的检测与识别的问题,当前运用较多的是检测与识别的整体端到端的方法,本文创新性的提出了将检测和识别分开的方式基于管线的数据集文本检测识别.检测网络为DBNet,识别网络为CRNN.所使用的数据集来自于现场对管线的采集,训练数据集采用自己收集制作进行训练,得到采集图片上的管线文本信息.通过分析管线分本信息进而可以进行分类整理.最后,本文实现了基于深度学习的管线文本图像实时检测识别系统,包含了三个模块:文本检测模块、文本增强模块、文本识别模块.该系统虽然能满足本文的一些目标要求,但自然场景文字的变化具有复杂性、多样性,已然有很大的改进空间,这就需要大量的探索和研究,随着技术不断发展进步,在不久的将来自然场景管线文本的检测与识别系统一定会有更多的提高和应用.
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