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一种基于改进EAST网络和改进CRNN网络的火车票站名识别系统

论文摘要

为实现火车票图像中火车站站名的实时检测与准确识别,提出一种EAST网络和改进CRNN网络相结合的火车票站名识别系统。首先,利用canny算子和霍夫变换进行火车票边缘检测,通过透视变换校正火车票图像,使其水平摆放且尺寸统一;接着,采用改进的EAST网络检测火车票中的文本区域,并从中提取出站名拼音区域及车次区域;进而,应用改进的CRNN网络识别出站名拼音及车次信息,最后通过匹对数据库,将站名拼音匹配度最高的站名汉字作为最终的火车票站名识别结果。实验证明,本文的识别方法识别准确率为98.3%,单张图片平均处理时间为1.24ms,能够在不同光照、阴影和图像抖动的情况下,准确地实时地识别出火车票站名。

论文目录

  • 1 系统简介
  • 2 文本检测
  •   2.1 车票校正
  •   2.2 文本检测与定位
  • 3 文本识别
  •   3.1 CNN深度学习网络
  •   3.2 数据库匹配
  • 4 实验结果
  • 5 结论与展望

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 邱晓欢,吴啟超

    关键词: 网络,深度学习,字符识别

    来源: 南方职业教育学刊 2019年06期

    年度: 2019

    分类: 社会科学Ⅱ辑,信息科技

    专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术

    单位: 广州铁路职业技术学院,华南理工大学

    基金: 2017年广东省普通高校青年创新人才项目(2017GKQNCX054)

    分类号: TP391.41;TP18

    页码: 81-88

    总页数: 8

    文件大小: 1084K

    下载量: 133

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/093bc8ec652bc7130bfca9bf.html