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基于视觉注意力模型的电表铭牌识别研究
文献摘要：
为实现电力设备铭牌中文字信息的自动识别,提升设备管理的效率,提出一种面向场景文字的文本内容识别方法.该方法依赖于从卷积特征中训练得到的基于长短时记忆网络的视觉注意力模型.一组特征向量从与图像不同区域相对应的卷积层提取,从而将图像的空间信息编码到特征中.基于分配注意力权重,模型可以选择关注图像的不同部分,并结合卷积特征与注意力权重识别文字.进一步引入语言模型并修改集束搜索策略可以显著改善识别效果.在真实数据集上的结果验证了该方法的有效性.
文献关键词：
电力设备;场景文字识别;计算机视觉;卷积神经网络;长短时记忆网络
中图分类号：
作者姓名：
刘影;张忠宝;张威;鲁观娜;彭鑫霞
作者机构：
国网冀北电力有限公司,北京102208
文献出处：
引用格式：
[1]刘影;张忠宝;张威;鲁观娜;彭鑫霞-.基于视觉注意力模型的电表铭牌识别研究)[J].电子器件,2022(03):623-627
A类：
B类：
视觉注意力,注意力模型,电表,铭牌,电力设备,文字信息,自动识别,提升设备,设备管理,面向场景,文本内容识别,卷积特征,练得,长短时记忆网络,特征向量,卷积层,空间信息,信息编码,注意力权重,重识别,语言模型,集束搜索,搜索策略,真实数据,场景文字识别,计算机视觉
AB值：
0.403958
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