【摘 要】
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传统的场景数字检测方法在复杂场景下检测效果不佳,并且图像预处理工作量过大。针对传统检测方法的缺点,基于深度学习,对比R-CNN等目标检测算法,最终选择YOLO算法进行场景数
【基金项目】
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山东省自然科学基金(2016ZRB01585);青岛市博士后人员应用研究项目(2016021)
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传统的场景数字检测方法在复杂场景下检测效果不佳,并且图像预处理工作量过大。针对传统检测方法的缺点,基于深度学习,对比R-CNN等目标检测算法,最终选择YOLO算法进行场景数字检出。测试结果表明,YOLO算法在场景数字检出方面效果理想,检出率与准确率满足要求。但对于检出数字来说,YOLO的神经网络结构太复杂,可以进行简化,进一步提高检出速度。该研究提供了一种新的场景数字检出的思路,具有较高的应用价值。
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