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基于多头注意力机制与长短期记忆网络的自然场景文本识别
被引量：
2
1
作者
姚炜
冯宪伟
《传感技术学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期2107-2112,共6页
随着计算机视觉和自然语言处理技术的不断发展,自然场景文本检测与识别技术已成为计算机视觉领域的研究热点之一。提出了一种基于多头注意力机制与长短期记忆网络(LSTM)的自然场景文本检测与识别方法。该方法通过结合目标检测算法和序...
随着计算机视觉和自然语言处理技术的不断发展,自然场景文本检测与识别技术已成为计算机视觉领域的研究热点之一。提出了一种基于多头注意力机制与长短期记忆网络(LSTM)的自然场景文本检测与识别方法。该方法通过结合目标检测算法和序列识别算法,利用多头注意力机制对图像中的文本区域进行精确的定位和特征提取,进而通过LSTM网络对提取的特征进行编码和解码,实现对自然场景中文本的准确识别。在文本检测阶段,采用基于深度学习的目标检测算法,结合多头注意力机制,通过并行计算多个独立的注意力头来捕获图像中不同尺度和方向上的文本信息,提高文本检测的准确性和鲁棒性。在文本识别阶段,利用LSTM网络对检测到的文本区域进行序列建模,通过编码和解码过程将图像中的文本信息转化为可读的字符序列。实验结果表明,所提出的方法在自然场景文本检测与识别任务上取得了优异的性能。与现有的方法相比,所提出的方法在准确性和鲁棒性方面均有所提升,尤其是在处理复杂背景和多样化文本时表现出更好的适应性。
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关键词
文本检测与识别
多头注意力机制
自然场景
文本
长短期记忆网络
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职称材料
基于改进DBNet的电力设备铭牌文本检测方法研究
被引量：
5
2
作者
卫薇
龙娜
+3 位作者
田钺
康博
王道累
赵文彬
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第S01期63-67,共5页
电力设备铭牌可以帮助变电站、电厂快速了解设备信息。为了解决人工检查电力设备铭牌繁琐的核对工作,本文使用深度学习技术,针对电力设备铭牌文本检测改进了DBNet网络模型,该模型使用像素级别的插值和池化将文本轮廓更为精确检测出来,...
电力设备铭牌可以帮助变电站、电厂快速了解设备信息。为了解决人工检查电力设备铭牌繁琐的核对工作,本文使用深度学习技术,针对电力设备铭牌文本检测改进了DBNet网络模型,该模型使用像素级别的插值和池化将文本轮廓更为精确检测出来,能够为电力设备铭牌文字识别提供精确的文本框,确保后序识别可以正确的检测出铭牌上文字,为电力设备快速识别环节提供充分的监督。本文改进后的模型可以有效检测出文本框边缘的文本信息,其在电力设备铭牌标签的检测精确度达到了82.7%。并能够将电力设备铭牌上设备信息全部检测出来。
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关键词
电力设备铭牌
文本检测与识别
DBNet
特征金字塔结构
深度学习
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职称材料
题名
基于多头注意力机制与长短期记忆网络的自然场景文本识别
被引量：
2
1
作者
姚炜
冯宪伟
机构
江苏经贸职业技术学院产教融合办公室
出处
《传感技术学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期2107-2112,共6页
基金
2024年度江苏省教育科学规划重点课题项目(B-b/2024/02/116)
2024年度江苏省教育科学规划重点课题项目(B-b/2024/02/116)。
文摘
随着计算机视觉和自然语言处理技术的不断发展,自然场景文本检测与识别技术已成为计算机视觉领域的研究热点之一。提出了一种基于多头注意力机制与长短期记忆网络(LSTM)的自然场景文本检测与识别方法。该方法通过结合目标检测算法和序列识别算法,利用多头注意力机制对图像中的文本区域进行精确的定位和特征提取,进而通过LSTM网络对提取的特征进行编码和解码,实现对自然场景中文本的准确识别。在文本检测阶段,采用基于深度学习的目标检测算法,结合多头注意力机制,通过并行计算多个独立的注意力头来捕获图像中不同尺度和方向上的文本信息,提高文本检测的准确性和鲁棒性。在文本识别阶段,利用LSTM网络对检测到的文本区域进行序列建模,通过编码和解码过程将图像中的文本信息转化为可读的字符序列。实验结果表明,所提出的方法在自然场景文本检测与识别任务上取得了优异的性能。与现有的方法相比,所提出的方法在准确性和鲁棒性方面均有所提升,尤其是在处理复杂背景和多样化文本时表现出更好的适应性。
关键词
文本检测与识别
多头注意力机制
自然场景
文本
长短期记忆网络
Keywords
text detection and recognition
multi-head attention mechanism
natural scene text
LSTM
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.43 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于改进DBNet的电力设备铭牌文本检测方法研究
被引量：
5
2
作者
卫薇
龙娜
田钺
康博
王道累
赵文彬
机构
贵州电网有限责任公司信息中心
上海电力大学
出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第S01期63-67,共5页
文摘
电力设备铭牌可以帮助变电站、电厂快速了解设备信息。为了解决人工检查电力设备铭牌繁琐的核对工作,本文使用深度学习技术,针对电力设备铭牌文本检测改进了DBNet网络模型,该模型使用像素级别的插值和池化将文本轮廓更为精确检测出来,能够为电力设备铭牌文字识别提供精确的文本框,确保后序识别可以正确的检测出铭牌上文字,为电力设备快速识别环节提供充分的监督。本文改进后的模型可以有效检测出文本框边缘的文本信息,其在电力设备铭牌标签的检测精确度达到了82.7%。并能够将电力设备铭牌上设备信息全部检测出来。
关键词
电力设备铭牌
文本检测与识别
DBNet
特征金字塔结构
深度学习
分类号
TM50 [电气工程—电器]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多头注意力机制与长短期记忆网络的自然场景文本识别
姚炜
冯宪伟
《传感技术学报》
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于改进DBNet的电力设备铭牌文本检测方法研究
卫薇
龙娜
田钺
康博
王道累
赵文彬
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
5
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