【摘 要】
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当前巡检机器人使用传统的图像识别算法,传统图像识别算法需要进行字符切割以及大量人工建模操作,受环境变化影响大。文章采用深度学习CRNN模型,对数字区域进行整行识别,简化
【机 构】
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国网江西省电力有限公司检修分公司,东南大学,科大智能电气技术有限公司
【基金项目】
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国家电网有限公司科技项目(52182316000B)
论文部分内容阅读
当前巡检机器人使用传统的图像识别算法,传统图像识别算法需要进行字符切割以及大量人工建模操作,受环境变化影响大。文章采用深度学习CRNN模型,对数字区域进行整行识别,简化了人工建模步骤,识别正确率高,数字表计识别率达到99%以上。针对部分场景识别错误率高的问题,结合attention机制,对模型进行扩展,实验结果表明,该扩展模型获得了良好的提升效果。
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