基于深度学习的电力设备铭牌文本识别
电力设备铭牌包含丰富的设备信息，通过图文识别技术获取设备铭牌信息，可更加高效快捷地完成电力设备的信息统计、台帐校核等工作，也有利于提高电力系统的设备管理水平。针对电力设备铭牌与普通图像文本识别差异较大的特殊应用场景，文中提出一种基于深度学习的电力设备铭牌信息自动识别算法。该算法由铭牌检测、文本检测、文本识别三部分组成。通过改进损失函数设计、增加文本识别结果纠正、人工合成文本图像等方式，使得铭牌检测模型在测试集上的平均精度均值达到92.2%，文本检测模型在测试集上的F1值达到91.2%，文本识别模型的字符识别准确率达到94.0%，文本行识别准确率达到82.3%。
标题：
基于深度学习的电力设备铭牌文本识别
Text recognition of power equipment nameplates based on deep learning
作者：
王逸凡，王佳宇，仲林林，高丙团
WANG Yifan, WANG Jiayu, ZHONG Linlin, GAO Bingtuan
关键词：
电力设备铭牌;计算机视觉;深度学习;目标检测;文本检测;文本识别
power equipment nameplate;computer vision;deep learning;object detection;text detection;text recognition
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