典型文献
集装箱重量字符实时视觉识别方法
文献摘要：
针对集装箱后箱面重量和容积字符信息精确自动识别问题,提出一种集装箱重量字符实时视觉识别方法.运用改进的像素级分割文本检测方法(DBNet)以及改进的二维注意力文本识别方法(SAR),分别完成集装箱重量字符的检测和识别任务,后处理模块融合文本识别结果,得到最终需要获取的重量和容积信息.实验证实,该方法在检测子任务上相较原始DBNet方法推理速度提升27％,F-score提升5.8;识别子任务上,相较原始SAR网络,推理速度提升42％,精度仅降低0.4％.在最终的重量信息检验实验中,仰视视角拍摄下的数据集识别精度达到97.6％,FPS为20.2帧/s,基本达到研究预期,验证了方法的有效性.
文献关键词：
智能交通;集装箱重量字符;实时视觉文本识别;文本检测
中图分类号：
作者姓名：
涂铮;万志伟
作者机构：
武汉港迪智能技术有限公司;武汉理工大学自动化学院
文献出处：
引用格式：
[1]涂铮;万志伟-.集装箱重量字符实时视觉识别方法)[J].港口装卸,2022(06):39-43,56
A类：
集装箱重量字符,实时视觉文本识别
B类：
视觉识别,自动识别,像素级,文本检测,DBNet,SAR,检测和识别,模块融合,子任务,推理速度,score,别子,仰视,识别精度,FPS,智能交通
AB值：
0.237449
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
