基于深度神经网络的烟码智能识别方法

• 作者: 吴佳萍 汤臻 章曙涵 范杰 谢志峰 马利庄
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 烟码 深度神经网络 智能识别 区域检测 字符识别
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 111-117
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5096字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1089.2019.17319

摘要

卷烟条码是烟草局对卷烟是否串货销售的主要判断依据,针对当前人工录码方式操作烦琐、效率低、成本高的问题,提出一种基于深度神经网络的烟码智能识别方法.首先通过迁移学习技术构建区域检测模型,实现对烟码区域的准确定位;然后采用基于角点检测的切割算法将烟码区域切分为待识别的小块;再构建字符识别模型,对小块进行多字符识别;最后按顺序拼接各小块的识别结果输出完整烟码.实验结果表明,该方法准确率高、运行速度快,能够替代人工录码方式,满足实际应用需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马利庄	上海交通大学计算机科学与工程系	88	853	15.0	23.0
3	谢志峰	上海大学影视工程系	16	37	3.0	5.0
7	吴佳萍	上海大学影视工程系	2	4	2.0	2.0
8	章曙涵	上海大学影视工程系	1	2	1.0	1.0
9	汤臻	上海烟草专卖局专卖管理监督处	1	2	1.0	1.0
10	范杰	上海烟草集团有限责任公司信息中心	3	2	1.0	1.0