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两会建言:聚焦动力电池碳足迹
【出 处】
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新能源汽车报
【发表日期】
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2020年01期
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＜正＞为激励广大产学研界工作者面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康，坚持问题导向和目标导向，以产学研合作为突破口，继续发扬敢为人先、勇于探索的创新精神和追求真理、永攀高峰的科学精神，踔厉奋发、勇毅前行，为国家创新发展贡献更大力量，第十四届中国产学研合作创新大会对2022年在产学研深度融合等方面作出贡献的先进单位和个人进行了隆重表彰。
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针对自然场景中文本检测与识别存在准确率不高和效率不佳的问题，提出了一种融合场景文本检测CTPN和卷积循环神经网络CRNN模型的自然场景文字检测与识别方法。首先利用CTPN模型对文本行进行预测，再利用卷积神经网络进行特征序列提取和识别并基于Bi-LSTM学习序列特征，最后将文本分数高的窗口连接作为文本区域，从而实现文本检测。实验结果表明，在ICADR-2013数据集中改进模型的准确率可达78%；基于
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自然场景下的文本检测和识别作为计算机视觉领域重要研究方向之一,备受研究学者的关注。场景文本检测和识别本质上分为两个任务,文本检测和文本识别,文本检测的效果好坏会直接影响到文本识别的结果。针对在文本背景多样性和文字样式复杂性等因素影响下的自然场景文本检测和识别问题,本文提出以下创新工作:（1）文本检测问题:针对文本目标不规则、方向多样和文字背景多样性等因素导致文本检测率低的问题,提出一种基于YOLO
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提出了一款低剖面宽波束高口径利用率的双频圆极化共口径天线。天线采用结构复用的设计理念，规划拓扑布局，设计不同类型的天线单元。上层采用微带环形贴片使其工作在无人机数据传输频段（1430～1444 MHz）,下层采用微带圆形贴片使其工作在无人机遥控频段（2408～2440 MHz）。环形贴片既是低频辐射器，同时也作为高频引向器进行波束调控，实现宽波束特性。仿真和测试结果表明，该天线具有良好的阻抗匹配和
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场景文本识别问题跨越视觉和语言两个研究领域,在场景理解、自动驾驶、证件电子化、签名身份验证等多种任务中有着重要应用。然而,文本艺术字本身的不规则分布特性,以及复杂采集条件下的图像质量退化问题严重影响了文本识别的准确性。鉴于此,本文以卷积递归网络为基础,对上述两个尚未完全解决的问题展开研究,具体内容如下:1.分析经典序列文本识别算法,提出文本识别任务的三阶段架构。通过一致的流程研究各个算法的特性,并
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文本是人类获取信息及社会交流的重要手段,从图像准确读取文本对人类的生产生活至关重要。现有方法通常将文本读取细分为文本检测、文本识别、端到端文本识别三个子任务。其中文本检测的目的是定位出图像中文本的位置,文本识别旨在识别出文本区域的字符序列内容,端到端文本识别的任务是同时定位出文本区域的位置并识别出对应的文本内容。文本检测、文本识别和端到端文本识别技术被广泛应用于自动驾驶、商品检索、文本翻译等领域。
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为提高当前场景文本识别算法在自然场景下识别不规则文本和中文文本的准确率，提出了一种基于二维（2D）CTC和注意力机制序列的自然场景文本识别模型。该模型分为编码部分和解码部分，利用二维CTC自适应地关注文本的空间位置信息，同时排除背景噪声的影响。通过在ICDAR数据集上的实验结果表明，对比CTC和Seq2Seq的模型，提高了对不规则文本和中文文本识别的准确率，同时加快了收敛速度。
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