原文服务方: 现代电子技术       
摘要:
针对传统的图像识别方法在喷码字符日期码识别中速度较慢的问题,文中使用TensorFlow平台,搭建一个卷积神经网络模型,实现端到端的喷码字符日期码识别.首先,对采集到的图像进行预处理,然后通过检测轮廓的方法提取图像中的喷码字符日期区域并进行尺寸归一化处理,再用训练好的卷积神经网络模型对图像进行端到端的识别.实验结果表明,此模型识别一张图像的平均时间为25 ms,对测试集的365张图像进行识别的准确率在99%以上.
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文献信息
篇名 基于TensorFlow平台的喷码字符日期码识别研究
来源期刊 现代电子技术 学科
关键词 日期码识别 喷码字符 TensorFlow平台 端到端识别 图像处理 仿真实验
年,卷(期) 2019,(24) 所属期刊栏目 计算机科学与应用
研究方向 页码范围 84-87
页数 4页 分类号 TN911.74-34|TP391.4
字数 语种 中文
DOI 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.24.020
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 罗晓曙 227 1924 22.0 32.0
2 何富运 12 46 4.0 6.0
3 马玲 3 1 1.0 1.0
4 阎晨阳 2 3 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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2020(1)
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研究主题发展历程
节点文献
日期码识别
喷码字符
TensorFlow平台
端到端识别
图像处理
仿真实验
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代电子技术
半月刊
1004-373X
61-1224/TN
大16开
1977-01-01
chi
出版文献量(篇)
23937
总下载数(次)
0
总被引数(次)
135074
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