基于卷积神经网络的航班跟踪视频关键信息识别

• 作者: 周铭 宁煜西 李广强 王宁
• 来源期刊: 空军预警学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 航班跟踪视频 文本区域 信息识别 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 信息、情报与通信
• 页码范围: 353-358
• 页数: 6页
• 分类号: TN941.1|TP391
• 字数: 4404字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-5839.2018.05.010

摘要

为准确地识别航班跟踪视频中的关键信息,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的信息识别方法.该方法首先通过颜色匹配、图像阈值化、形态学图像处理、边缘检测和几何中心计算等操作获取航班跟踪视频中的文字区域位置信息;然后通过相邻帧文字区域位置关联,提取出视频中消失和出现的关键文字区域;最后针对提取出的关键文字区域,设计了一种卷积神经网络模型用于识别关键文字区域中存在的字符.实验结果表明,该方法能够准确地提取航班跟踪视频中消失和出现的文字区域,同时在识别关键文字区域信息时有较高的准确率,能够实现航班跟踪视频关键信息识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李广强		18	32	4.0	4.0
2	周铭		11	10	2.0	3.0
3	王宁		6	0	0.0	0.0
4	宁煜西		2	0	0.0	0.0