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面向多复杂场景环境的敞车车号辨识研究
1
作者
薛峰
于国丞
+3 位作者
李世杰
凌烈鹏
张峰峰
陈峰炜
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期1162-1169,共8页
针对现有敞车车号定位识别方法存在的环境适应性差、定位和识别精度低的问题,本文提出一种面向多种复杂环境下的敞车车号精准定位和识别的方法。搭建融合多尺度特征信息的敞车车号定位模型框架,在此基础上,融合多尺度金字塔特征进行深...
针对现有敞车车号定位识别方法存在的环境适应性差、定位和识别精度低的问题,本文提出一种面向多种复杂环境下的敞车车号精准定位和识别的方法。搭建融合多尺度特征信息的敞车车号定位模型框架,在此基础上,融合多尺度金字塔特征进行深度可分离卷积的敞车车号特征提取网络设计。提出基于改进卷积循环神经网络的车号定位识别模型,主要针对识别网络模型结构进行设计。通过不同环境下采集的敞车车厢图片对本文提出的方法进行验证。结果表明:本文提出的车号定位方法的准确率为0.94,车号识别的准确率为0.97。
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关键词
车号定位
深度可分离卷积
特征提取
改进卷积循环神经网络
特征金字塔
字符识别
铁路货运
深度学习
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职称材料
题名
面向多复杂场景环境的敞车车号辨识研究
1
作者
薛峰
于国丞
李世杰
凌烈鹏
张峰峰
陈峰炜
机构
中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所
苏州大学机电工程学院
出处
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期1162-1169,共8页
基金
中国铁道科学研究院集团有限公司科研开发基金项目(2022YJ099)
中铁科学技术开发有限公司基金项目(2022ZT05)。
文摘
针对现有敞车车号定位识别方法存在的环境适应性差、定位和识别精度低的问题,本文提出一种面向多种复杂环境下的敞车车号精准定位和识别的方法。搭建融合多尺度特征信息的敞车车号定位模型框架,在此基础上,融合多尺度金字塔特征进行深度可分离卷积的敞车车号特征提取网络设计。提出基于改进卷积循环神经网络的车号定位识别模型,主要针对识别网络模型结构进行设计。通过不同环境下采集的敞车车厢图片对本文提出的方法进行验证。结果表明:本文提出的车号定位方法的准确率为0.94,车号识别的准确率为0.97。
关键词
车号定位
深度可分离卷积
特征提取
改进卷积循环神经网络
特征金字塔
字符识别
铁路货运
深度学习
Keywords
vehicle number positioning
depthwise separable convolution
feature extraction
improved
convolution-al
recurrent
neural
network
(
crnn
):
characteristic
pyramid
character recognition
railway freight
deep learning
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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被引量
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1
面向多复杂场景环境的敞车车号辨识研究
薛峰
于国丞
李世杰
凌烈鹏
张峰峰
陈峰炜
《哈尔滨工程大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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