期刊文献+
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
基于多层次嵌套Transformer的船名识别网络
1
作者 王腾 冼允廷 +2 位作者 徐浩 谢宋褀 邹全义 《计算机科学》 北大核心 2025年第6期179-186,共8页
船舶身份识别在水上目标监管中具有重要意义和广泛应用。船名是船舶身份识别的重要组成部分,准确识别船名可以弥补传统AIS身份识别方法的不足,提高船舶身份识别的准确率。与传统的中文文本识别相比,水上环境复杂,光照变化大,船体受腐蚀... 船舶身份识别在水上目标监管中具有重要意义和广泛应用。船名是船舶身份识别的重要组成部分,准确识别船名可以弥补传统AIS身份识别方法的不足,提高船舶身份识别的准确率。与传统的中文文本识别相比,水上环境复杂,光照变化大,船体受腐蚀严重,船名字体不规范,导致船名图像存在清晰度低、文字残缺、字体样式不一致等问题,进而使船名识别困难且准确率低。文中设计了一种基于多层次嵌套Transformer的轻量级识别网络,以解决船名识别中存在的问题。首先,通过空间变换网络对输入图片进行处理,纠正船名倾斜的情况;然后利用嵌套Transformer有效提取图像的多粒度特征;最后对文字和部首进行不同尺度的识别。实验结果显示,相比其他文字识别方法,所提算法在船名识别中表现优异;在CSLD数据集上,准确率达到了92.68%;在SCSLD数据集上,准确率达到了94.50%;在DCSLD数据集上,准确率达到了66.34%;同时,该方法具有低参数量和高帧率的特点。 展开更多
关键词 中文文本识别 船名识别 深度学习 场景文本识别 TRANSFORMER
在线阅读 下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部