基于端到端深度学习的轮胎DOT信息识别方法 | 您所在的位置:网站首页 › 轮胎dot信息 › 基于端到端深度学习的轮胎DOT信息识别方法 |
申请/专利权人:广东工业大学 申请日:2021-11-18 公开(公告)日:2024-06-25 公开(公告)号:CN113989604B 主分类号:G06V10/80 分类号:G06V10/80;G06V10/82;G06V20/62;G06V30/146;G06V30/148;G06T3/02;G06N3/0442;G06N3/0464 优先权: 专利状态码:有效-授权 法律状态:2024.06.25#授权;2022.02.18#实质审查的生效;2022.01.28#公开 摘要:本发明公开了一种基于端到端深度学习的轮胎DOT信息识别方法,包括步骤如下:将轮胎图像进行特征提取,分别得到N个阶段输出的第一特征图,同时将N个阶段输出的第一特征图进行特征融合得到第二特征图;对融合后的第二特征图进行DOT信息粗略定位,用于检测是否有“DOT”三个字符及其位置信息,得到区域图;将区域图生成一个掩膜图,并与第二特征图相乘,对相乘得到的第三特征图进行DOT信息精细定位,得到DOT信息文本概率和位置信息,定位到有角度的候选文本块;对最后一个阶段输出的第一特征图进行轮胎弯曲方向检测,获取轮胎胎面的字符方向信息;将候选文本块和轮胎胎面的字符方向信息进行仿射变换,转化为方向向上的水平文本块;对水平文本块输入基于深度学习的文本识别网络进行DOT字符识别,得到最后的识别信息。 主权项:1.一种基于端到端深度学习的轮胎DOT信息识别方法,其特征在于:所述的方法包括步骤如下:S1:将采集到轮胎DOT信息的轮胎图像进行特征提取,分别得到N个阶段输出的第一特征图,同时将N个阶段输出的第一特征图进行特征融合得到第二特征图;S2:对融合后的第二特征图进行DOT信息粗略定位,用于检测是否有“DOT”三个字符及其位置信息,从而得到区域图;S3:将区域图生成一个掩膜图,并与第二特征图相乘,对相乘后得到的第三特征图进行DOT信息精细定位,得到DOT信息文本概率和位置信息,从而定位到有角度的候选文本块;S4:对最后一个阶段输出的第一特征图进行轮胎弯曲方向检测,获取轮胎胎面的字符方向信息;S5:将步骤S3得到的候选文本块和步骤S4得到的轮胎胎面的字符方向信息进行仿射变换,转化为方向向上的水平文本块;S6:对水平文本块输入基于深度学习的文本识别网络进行DOT字符识别,得到最后的识别信息。 全文数据: 权利要求: 百度查询: 广东工业大学 基于端到端深度学习的轮胎DOT信息识别方法 免责声明 1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息,力求客观、公正,但并不保证数据的最终完整性和准确性。 2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解,仅供参考使用,不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。 阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD |
CopyRight 2018-2019 实验室设备网 版权所有 |