改进残差网络的字轮式数字表盘识别算法

摘要：

针对识别字轮式表盘数字时,出现耗时长、双半字符识别率不高、模型参数过大等问题,提出了一种改进残差网络的字轮式数字表盘识别算法.首先,对采集的表盘原始图像进行预处理操作,得到包含完整字符图像和双半字符图像的数据集;其次,对ResNet-18网络进行优化改进,引入深度可分离卷积和Dropout函数;最后,加载数据集进行训练和测试.实际验证结果表明:改进后的残差网络模型识别准确率达99.8％,模型参数大小减小到7.71 MB左右,模型平均推理时间缩短至12 ms左右.

关键词：深度学习、残差网络、轻量级网络、字符识别、图像处理、字符分割

所属期刊栏目：22

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;荆州市科技计划

在线出版日期：2022-03-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：2357-2362