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電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>模擬數字論文>如何解決數字識別算法再能對單一類型數字進行識別

如何解決數字識別算法再能對單一類型數字進行識別

2018-12-20 | rar | 0.93 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  現有的數字識別算法多是對單一類型數字進行識別,無法應對識別多源數字。針對包含手寫體數字與數碼管數字的字符識別場景,提出一種基于改進卷積神經網絡( CNN)的多源數字識別算法。首先,使用從數顯儀表生產企業現場采集的樣本,結合MINIST數據集,建立起包含手寫體和數碼管的混合數據集;然后,考慮更好的魯棒性,提出一種改進的CNN,并用上述混合數據集對其訓練,實現了一個網絡識別多類型數字;最后,訓練好的神經網絡模型被成功應用于RoboMaster機甲大賽的多源數字識別場景中。測試結果表明,所提算法整體識別準確率穩定且較高,具有較好的魯棒性和泛化能力。

  隨著經濟的發展和社會的進步,生活中數字的應用越來越廣泛,使用場景也越來越豐富,對應的自然場景數字識別需求也迅速增長,其中也有多種類型數字混合的場景識別需求。例如,電測量數字顯示儀表的印刷電路板檢測中,板載電子元器件上有多種不同類型阿拉伯數字,儀表上電顯示的數字為八段數碼管。又如,圖1(a)所示的報銷單識別中,單據既包含打印體的金額、日期編號等信息,又包含修改的數量、金額等手寫數字信息。因此,研究多種類型混合數字的識別有較高的現實意義和經濟價值。

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