【摘 要】
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鉴于采集钢材板坯号图像的现场环境十分恶劣,因此通常难以采集到高清图像,并且采集图像目标区域会出现模糊、扭曲和倾斜等显现,对传统的检测、识别算法造成很大的阻碍,造成目
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鉴于采集钢材板坯号图像的现场环境十分恶劣,因此通常难以采集到高清图像,并且采集图像目标区域会出现模糊、扭曲和倾斜等显现,对传统的检测、识别算法造成很大的阻碍,造成目标检测精度、速度不高。为了提高定位、识别板坯号的精度和速度,需要应用计算机视觉技术与深度学习技术,帮助钢厂达到智能制造的要求。研究并实现一种快速定位钢板坯料号目标区域算法并端到端的识别算法,能够达到实时快速的检测、识别。
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