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1.
张兵  杨雪花 《煤炭科技》2020,41(1):35-38
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   
2.
3.
针对目前轮胎胶料表面的5×7点阵喷码字符人工识别存在劳动强度大、效率低、智能化水平低等问题,提出了一种基于机器视觉的轮胎胶料表面字符识别方法,首先利用字符出现区域较为稳定且字符为黑底白字进行快速定位与背景分割、形态学操作消除干扰;然后创新性地运用简化垂直投影法配合字符宽度的阈值限制,并对"1"和"I"与其他字符宽度不同的特殊情况进行处理,实现字符分割;最后,采用基于标准相关匹配的模板匹配方法实现字符识别。实验结果表明,所提方法的字符识别准确率达到99.51%,达到了预期的识别效果。  相似文献   
4.
为了提升低质场景文本图像的文字检测和识别性能,提出一种基于Transformer的字符级场景文本检测算法。依据场景文本行中的字符顺序,设计基于Transformer的编码-解码结构,能够输出每个字符检测框的坐标以及排序预测。根据匈牙利算法的思想,设计了基于字符检测框坐标及排序损失的损失函数,以提高匹配检测结果的准确性。在3个字符级标注的场景文本数据集上的场景字符检测、场景字符识别的相关实验结果表明,所提算法能够取得较好的性能,在多个评价指标上均优于对比算法。  相似文献   
5.
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   
6.
研究基于字符的验证码,即采用一连串的数字或字符随机产生一定长度的字符组合,再加上不同程度的干扰信息,最终生成一幅图片。只有用户正确的判别出里面的内容,才有资格使用该网站提供的某项特定功能。通过对当前验证码自动识别技术的深入研究,充分发现当前的验证码识别系统的不足之处,提出了完善的改进思路和方法,提高了验证码识别的难度和识别的效率,从而更好的维护网络安全。重点研究了用于字符识别的BP神经网络、卷积神经网络,具有一定的理论和实际价值。  相似文献   
7.
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   
8.
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   
9.
目的 针对仪表、电梯等标牌上一些字符间距较小,传统分割方法分割不准确,字符识别率不高的问题,提出了一种标牌粘连字符自适应定位分割重建识别算法。方法 首先对标牌图像进行中值滤波、二值化等预处理;其次运用数学形态学方法对预处理后的图像进行开运算及腐蚀,将字符间一些无用的信息去掉,增大字符间距;继而通过形心算法找出每个字符的几何中心,并通过Sobel边缘检测算子根据几何中心获取每个字符边框,建立ROI(region of interest),再返回标牌原图利用已经建立的ROI从中分割字符,依据国家字符间距相关标准,在分割的每个字符后加一定像素宽的矩形间隔条后重建字符图像,再进行OCR(optical character recognition)字符识别结果 经过对993块标牌进行字符识别实验,算法的识别率达到95.7%。结论 实验结果表明本文算法是对标牌字符识别的一种有效算法。  相似文献   
10.
纸币成像方式分为反射和透射成像两种方式。反射方式成像的纸币图像清晰、背景单一,但采集任意方向进入点验设备的冠字号图像需两个图像传感器,占用仓室空间大;相同条件下,透射方式仅需一个图像传感器,具有空间上的优势,但透射方式的图像背景复杂、两面图像重叠、易光照不均。针对这些问题,提出一种冠字号定位的新算法。检测冠字号的字符间间隙特征点;在特征点检测基础上,进行水平投影,根据人民币固有属性计算冠字号区域的准确水平位置;在水平定位基础上,通过定位欧姆龙环间接计算出冠字号区域的准确垂直位置;利用连通域标记算法定位出单个字符。对2000张正常流通05版人民币进行测试,定位正确率为100%。  相似文献   
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