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基于改进DBNet和SVTR算法的连铸板坯号检测与识别
被引量：
2
1
作者
刘乐
张晓松
+1 位作者
黄锋
方一鸣
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2024年第2期67-75,共9页
针对钢铁连铸产线板坯号识别字符区域小、光照变化复杂、板坯号图像质量差等问题,提出了一种基于深度学习的连铸板坯号检测与识别两阶段算法。首先,基于采集的连铸产线板坯图像,制备用于板坯号检测与识别的数据集;其次,在板坯号检测阶段...
针对钢铁连铸产线板坯号识别字符区域小、光照变化复杂、板坯号图像质量差等问题,提出了一种基于深度学习的连铸板坯号检测与识别两阶段算法。首先,基于采集的连铸产线板坯图像,制备用于板坯号检测与识别的数据集;其次,在板坯号检测阶段,基于DBNet算法设计一种AD-PAN特征融合结构,以增强检测算法的多尺度特征融合能力和扩大感受野,提高板坯号定位精度;再次,在板坯号识别阶段,引入SPIN矫正网络和SVTR板坯号识别网络进行端到端训练,使其能够主动转换输入亮度,并改善字符间以及字符与背景间色彩失真的问题。最后,在自制的板坯号检测与识别数据集上进行了对比实验。实验结果表明,本研究提出的算法能够有效定位辊道上不同位置的板坯,并且在复杂背景下对板坯号进行鲁棒识别。其中,板坯号检测Hmean数值为97.92%,板坯号识别的准确率为97.33%,验证了本文所提算法具有较高的板坯号检测与识别精度。
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关键词
板坯号识别
DBNet
特征金字塔融合
端到端网络
SPIN矫正
SVTR
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职称材料
题名
基于改进DBNet和SVTR算法的连铸板坯号检测与识别
被引量：
2
1
作者
刘乐
张晓松
黄锋
方一鸣
机构
燕山大学智能康复及神经调控河北省重点实验室
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2024年第2期67-75,共9页
基金
秦皇岛市科学技术研究与发展计划项目(202302B048)
河北省创新能力提升计划项目(22567619H)
河北省教育厅科学研究项目(ZD2021102)资助。
文摘
针对钢铁连铸产线板坯号识别字符区域小、光照变化复杂、板坯号图像质量差等问题,提出了一种基于深度学习的连铸板坯号检测与识别两阶段算法。首先,基于采集的连铸产线板坯图像,制备用于板坯号检测与识别的数据集;其次,在板坯号检测阶段,基于DBNet算法设计一种AD-PAN特征融合结构,以增强检测算法的多尺度特征融合能力和扩大感受野,提高板坯号定位精度;再次,在板坯号识别阶段,引入SPIN矫正网络和SVTR板坯号识别网络进行端到端训练,使其能够主动转换输入亮度,并改善字符间以及字符与背景间色彩失真的问题。最后,在自制的板坯号检测与识别数据集上进行了对比实验。实验结果表明,本研究提出的算法能够有效定位辊道上不同位置的板坯,并且在复杂背景下对板坯号进行鲁棒识别。其中,板坯号检测Hmean数值为97.92%,板坯号识别的准确率为97.33%,验证了本文所提算法具有较高的板坯号检测与识别精度。
关键词
板坯号识别
DBNet
特征金字塔融合
端到端网络
SPIN矫正
SVTR
Keywords
slab number recognition
DBNet
feature pyramid fusion
end-to-end network
SPIN correction
SVTR
分类号
TP391.4 [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
基于改进DBNet和SVTR算法的连铸板坯号检测与识别
刘乐
张晓松
黄锋
方一鸣
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2024
2
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