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基于EAST与SVTR的芯片表面字符识别方法
1
作者
阮红进
刘强
+1 位作者
姚子锴
谢谦
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第1期166-173,共8页
为提高芯片表面字符识别的实时性和准确率,提出一种基于EAST与SVTR的字符识别算法。针对EAST文本检测算法,将主干特征提取网络替换为轻量化的深度神经网络FasterNet-T0,减少网络的计算量;添加通道注意力机制自适应学习不同通道的权重分...
为提高芯片表面字符识别的实时性和准确率,提出一种基于EAST与SVTR的字符识别算法。针对EAST文本检测算法,将主干特征提取网络替换为轻量化的深度神经网络FasterNet-T0,减少网络的计算量;添加通道注意力机制自适应学习不同通道的权重分配,加强对重要特征的筛选。改进获得文本区域得分的损失函数,采用Dice损失缓解因图像背景面积过大导致误检的问题。文本方向校正算法对图像中任意方向的文本进行水平校正。由单一视觉模型的文本识别算法SVTR完成对字符的识别。实验结果表明,改进后文本检测算法的精确率、召回率较原算法分别提升了2.43%和4.66%,单帧图片的检测速度提升了0.005 s;添加文本方向校正算法后,识别准确率提升了1.92%。与现有方法对比,验证了该算法的有效性。
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关键词
芯片表面字符识别
文本检测
文本方向校正
文本识别
轻量化深度神经网络
高效通道注意力机制
损失函数
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职称材料
两轮车事故影响因素分析及损伤机理研究
被引量：
2
2
作者
王仲旭
陈泽平
+2 位作者
鲁誉
刘强
解孝民
《汽车技术》
CSCD
北大核心
2022年第10期56-62,共7页
为确定两轮车事故显著影响因素,以广东省2006~2018年两轮车交通事故数据为基础建立事故严重程度逻辑回归(LR)模型,并利用事故重构仿真的方法探究骑行人损伤机理。模型仿真结果表明,载货汽车、客车、干燥路面、夜间行驶和正面碰撞(优势...
为确定两轮车事故显著影响因素,以广东省2006~2018年两轮车交通事故数据为基础建立事故严重程度逻辑回归(LR)模型,并利用事故重构仿真的方法探究骑行人损伤机理。模型仿真结果表明,载货汽车、客车、干燥路面、夜间行驶和正面碰撞(优势比分别为4.104、2.316、1.665、1.611、1.806)等因素更容易造成骑行人致命损伤,两轮车与机动车行驶方向为90°的碰撞中,骑行人头部损伤值最高,在干燥路面发生的两轮车碰撞事故中,头部损伤更明显。
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关键词
两轮车安全
风险因素
逻辑回归
事故重构
损伤机理
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职称材料
基于事故综合强度的公交事故严重程度分析
被引量：
5
3
作者
刘强
严修
+1 位作者
谢谦
解孝民
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2022年第6期152-159,共8页
为更加精确地对公交事故严重程度进行分类以探究其影响因素,本文提出一种基于事故综合强度+K-means的公交事故严重程度分类方法,并基于此分类方法建立公交事故严重程度影响因素分析模型。首先,针对传统事故严重程度分类中的定性分类方法...
为更加精确地对公交事故严重程度进行分类以探究其影响因素,本文提出一种基于事故综合强度+K-means的公交事故严重程度分类方法,并基于此分类方法建立公交事故严重程度影响因素分析模型。首先,针对传统事故严重程度分类中的定性分类方法,引入事故综合强度法定量计算公交事故严重程度,并运用K-means聚类算法对事故严重程度进行聚类。其次,选取环境、驾驶员、道路车辆和事故特征这4方面的17个因素作为自变量,分别将事故综合强度+K-means分类法和传统分类法的结果作为因变量,运用有序Logit模型分析公交车事故严重程度,同时利用平均边际效应量化各显著因素的影响程度,以佛山市2021年156起公交车事故数据为例进行分析。结果表明,基于事故综合强度+K-means分类法的有序Logit模型具有更好的拟合优度。高峰期、换道、超速、加速度过大、注意力分散和进出站会增大发生极严重公交车事故的概率,增大的概率分别为11.57%、29.06%、23.98%、17.13%、30.97%和12.27%;白天和晴天会减小发生极严重公交车事故的概率,减少的概率分别为22.31%和12.34%。
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关键词
城市交通
公交事故影响因素
有序LOGIT模型
公交事故严重程度
事故综合强度
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职称材料
题名
基于EAST与SVTR的芯片表面字符识别方法
1
作者
阮红进
刘强
姚子锴
谢谦
机构
中山大学
智能
工程学院
中山大学-广汽研究院智慧交通与人工智能联合实验室
广
东玛西尔电动科技有限公司
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第1期166-173,共8页
基金
广东省基础与应用基础研究基金项目(2022A1515010692)
教育部产学合作协同育人基金项目(220605329072033)
+1 种基金
广东省重点领域研发计划基金项目(2022B0701180001)
广东省本科高校教学质量与教学改革工程建设基金项目。
文摘
为提高芯片表面字符识别的实时性和准确率,提出一种基于EAST与SVTR的字符识别算法。针对EAST文本检测算法,将主干特征提取网络替换为轻量化的深度神经网络FasterNet-T0,减少网络的计算量;添加通道注意力机制自适应学习不同通道的权重分配,加强对重要特征的筛选。改进获得文本区域得分的损失函数,采用Dice损失缓解因图像背景面积过大导致误检的问题。文本方向校正算法对图像中任意方向的文本进行水平校正。由单一视觉模型的文本识别算法SVTR完成对字符的识别。实验结果表明,改进后文本检测算法的精确率、召回率较原算法分别提升了2.43%和4.66%,单帧图片的检测速度提升了0.005 s;添加文本方向校正算法后,识别准确率提升了1.92%。与现有方法对比,验证了该算法的有效性。
关键词
芯片表面字符识别
文本检测
文本方向校正
文本识别
轻量化深度神经网络
高效通道注意力机制
损失函数
Keywords
chip surface character recognition
text detection
text orientation rectification
text recognition
lightweight deep neural network
efficient channel attention mechanism
loss function
分类号
TP391 [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
两轮车事故影响因素分析及损伤机理研究
被引量：
2
2
作者
王仲旭
陈泽平
鲁誉
刘强
解孝民
机构
中山大学
广
东省海洋工程施工与水上应急救援工程技术中心
中山大学-广汽研究院智慧交通与人工智能联合实验室
广
东玛西尔电动科技有限公司
出处
《汽车技术》
CSCD
北大核心
2022年第10期56-62,共7页
基金
广东省基础与应用基础研究基金(2022A1515010692)
肇庆市第四批西江创新创业团队与领军人才项目。
文摘
为确定两轮车事故显著影响因素,以广东省2006~2018年两轮车交通事故数据为基础建立事故严重程度逻辑回归(LR)模型,并利用事故重构仿真的方法探究骑行人损伤机理。模型仿真结果表明,载货汽车、客车、干燥路面、夜间行驶和正面碰撞(优势比分别为4.104、2.316、1.665、1.611、1.806)等因素更容易造成骑行人致命损伤,两轮车与机动车行驶方向为90°的碰撞中,骑行人头部损伤值最高,在干燥路面发生的两轮车碰撞事故中,头部损伤更明显。
关键词
两轮车安全
风险因素
逻辑回归
事故重构
损伤机理
Keywords
Two-wheeler safety
Risk factors
Logistic Regression(LR)
Accident reconstruction
Injury mechanism
分类号
U461.91 [机械工程—车辆工程]
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职称材料
题名
基于事故综合强度的公交事故严重程度分析
被引量：
5
3
作者
刘强
严修
谢谦
解孝民
机构
中山大学
中山大学-广汽研究院智慧交通与人工智能联合实验室
广
东省海洋工程施工与水上应急救援工程技术中心
广
东玛西尔电动科技有限公司
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2022年第6期152-159,共8页
基金
广东省基础与应用基础研究基金(2022A1515010692,2020A1515110160)。
文摘
为更加精确地对公交事故严重程度进行分类以探究其影响因素,本文提出一种基于事故综合强度+K-means的公交事故严重程度分类方法,并基于此分类方法建立公交事故严重程度影响因素分析模型。首先,针对传统事故严重程度分类中的定性分类方法,引入事故综合强度法定量计算公交事故严重程度,并运用K-means聚类算法对事故严重程度进行聚类。其次,选取环境、驾驶员、道路车辆和事故特征这4方面的17个因素作为自变量,分别将事故综合强度+K-means分类法和传统分类法的结果作为因变量,运用有序Logit模型分析公交车事故严重程度,同时利用平均边际效应量化各显著因素的影响程度,以佛山市2021年156起公交车事故数据为例进行分析。结果表明,基于事故综合强度+K-means分类法的有序Logit模型具有更好的拟合优度。高峰期、换道、超速、加速度过大、注意力分散和进出站会增大发生极严重公交车事故的概率,增大的概率分别为11.57%、29.06%、23.98%、17.13%、30.97%和12.27%;白天和晴天会减小发生极严重公交车事故的概率,减少的概率分别为22.31%和12.34%。
关键词
城市交通
公交事故影响因素
有序LOGIT模型
公交事故严重程度
事故综合强度
Keywords
urban traffic
influence factors of bus accidents
ordered Logit model
bus accident severity
comprehensive accident intensity
分类号
U491.3 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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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EAST与SVTR的芯片表面字符识别方法
阮红进
刘强
姚子锴
谢谦
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
两轮车事故影响因素分析及损伤机理研究
王仲旭
陈泽平
鲁誉
刘强
解孝民
《汽车技术》
CSCD
北大核心
2022
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于事故综合强度的公交事故严重程度分析
刘强
严修
谢谦
解孝民
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2022
5
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职称材料
已选择
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