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2.
针对热轧型钢精整区物料跟踪难的问题,提出了一种基于机器视觉的热轧型钢喷码识别物料跟踪方法.通过在矫直机后增加喷码机为型钢打印"身份证",并增加工业相机和光源采样,再通过深度学习文字识别算法实现精整区型钢物料跟踪,最后采用知识蒸馏方法进行模型压缩以满足工业部署要求.应用结果表明,所提方法能够实现型钢生产过程中精整区的物料跟踪,算法具有良好的鲁棒性. 相似文献
3.
4.
为了解决行驶证识别困难、识别率低的问题,设计了一套基于OpenCV和Tesseract的行驶证检测和识别系统。首先,利用OpenCV中的高光抑制、图像增强和分块最大类间差法对行驶证进行图像预处理;然后,对图像采用透视变换并将行驶证内芯裁剪下来,经过局部高斯阈值分割,得到清晰的文字;最后,采用Tesseract训练样本并结合单字识别模式,降低了噪点和中英文混合的干扰。测试结果表明,该方法结合优化策略的长短时记忆网络(LSTM)的识别正确率能达到94.1%。 相似文献
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6.
在铁路运煤装车过程中为了快速、准确地识别车号,提出一种基于机器视觉的运煤车车号识别技术。将连通区域提取与投影分割法结合,实现车号的粗定位、细分割,并对图像中的断裂字符进行二次分割,构建了基于BP神经网络的分类模型进行车号识别,提升了煤炭装车的效率和精度。 相似文献
7.
为了提高字符识别率,克服传统字符特征提取方法复杂、计算量大等问题。文中提出了一种基于二次网格化的字符特征提取方法。将字符二值图像划分为4个网格,提取出字符轮廓的曲率特征;并将字符图像划分为32个网格,依次提取出各自网格的占空比、质心、散度3组特征。该方法兼具结构特征与统计特征的优点,对笔画结构相近的字符较易于区分,该方法抗干扰能力强,且足够稳定。通过对1 500张字符二值图像进行实验,其结果表明,该方法对字母与数字的识别准确率达到了97%以上,相较于其他特征提取方法有大幅提高。 相似文献
8.
随着煤机企业信息化的不断发展和延伸,各类信息系统的稳定运行将决定全球能源互联网的发展速度。针对信息系统的运维工作,提出以终端用户为核心,应用多种信息化技术和手段,实现多维度的智能化信息系统运维体系,能够确保终端用户及时反馈处理问题。 相似文献