【摘 要】
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电力光纤作为电力业务通道承载介质,其标签管理尤为重要.光纤配线标签通常粘贴在光纤端子处,软体材质容易导致标签堆叠、扭曲,加之光照不均、背景复杂、文本变形和文本方向不一致等干扰及影响因素,使得现有文本检测和识别方法难以正确识别光纤配线标签.针对这一问题,文章提出一种基于YOLO、PSENet文本检测和DenseNet、Seq2Seq、Attention文本识别与文本纠错技术相结合的光纤配线标签识别方法.通过实验对比,该标签识别方法具有较高的文本识别准确率,研究成果在通信资源数字化管理领域具有实际应用价值.
【机 构】
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中国南方电网电力调度控制中心,广东 广州 510525
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电力光纤作为电力业务通道承载介质,其标签管理尤为重要.光纤配线标签通常粘贴在光纤端子处,软体材质容易导致标签堆叠、扭曲,加之光照不均、背景复杂、文本变形和文本方向不一致等干扰及影响因素,使得现有文本检测和识别方法难以正确识别光纤配线标签.针对这一问题,文章提出一种基于YOLO、PSENet文本检测和DenseNet、Seq2Seq、Attention文本识别与文本纠错技术相结合的光纤配线标签识别方法.通过实验对比,该标签识别方法具有较高的文本识别准确率,研究成果在通信资源数字化管理领域具有实际应用价值.
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