基于卷积神经网络YOLOv5模型的图表识别方法

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实时掌握行业内最新的数据能够为工作方向的选择提供有效参考,在众多的数据获取手段中,图表可以让读者直观快速地获取信息。因此如何在尽可能少的时间内获得图表是一个值得研究的课题。基于数据解析、时间序列、数字图像处理等传统方法的图表识别技术存在对应用人员专业要求高、识别精度受预处理方式的影响大、图片处理时间长等问题。近年来,深度学习技术在图像处理领域取得了卓越的成就,为克服传统图表识别技术中存在的问题,本文提出使用卷积神经网络YOLOv5模型进行图表识别方法,该方法适用于对实时性、准确性要求高的场景。本论文工作主要分为样本数据生成与性能优化两部分。(1)图像识别训练数据集常使用手工标注的方法制作,但此法时间成本过高。为解决这一问题,我们提出用PPTX协议解析的方式进行文档生成,得到更接近真实的数据;数据集使用文档页面作为背景,以达到背景丰富的效果;使用XML解析手段获取图表位置及大小信息,对文档进行自动化标注。(2)文档图表识别任务为大目标识别任务并且需要较高的识别速度,因此本课题选择了YOLOv5(You Only Look Once version 5)用于图表识别。YOLOv5实时性强,大目标检测的精度较高,在本课题的数据集上表现良好。论文以该方法为核心,设计与实现了一个图表识别系统,用户可以上传文档,自动获得文档中的图表。
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