基于深度学习的铸管铸字的检测与识别方案设计
文献类型：期刊论文
| 作者 | 孙广旗1; 崔勇2; 申振鑫1; 王宇2 |
| 刊名 | 自动化博览
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| 出版日期 | 2021 |
| 卷号 | 38期号:10页码:72-77 |
| 关键词 | CNN 深度学习 铸字检测 铸字识别 |
| ISSN号 | 1003-0492 |
| 其他题名 | Design of Detection and Recognition Scheme of Character Recognition in Iron Pipes Based on Deep Learning |
| 产权排序 | 2 |
| 英文摘要 | 本文针对铸管行业常见的铸管铸字号的特点,设计了基于深度学习的铸管内壁阳文铸字的检测和识别方案。文中对比了主流的神经网络结构,分析其优缺点并确定了方案的细节。在铸管厂部署实施后,通过科学的方法对应用效果进行了统计,验证了该铸字检测和识别方案的优异效果。 |
| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/29874]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_工业控制网络与系统研究室 |
| 通讯作者 | 孙广旗 |
| 作者单位 | 1.新兴河北工程技术有限公司 2.中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 孙广旗,崔勇,申振鑫,等. 基于深度学习的铸管铸字的检测与识别方案设计[J]. 自动化博览,2021,38(10):72-77. |
| APA | 孙广旗,崔勇,申振鑫,&王宇.(2021).基于深度学习的铸管铸字的检测与识别方案设计.自动化博览,38(10),72-77. |
| MLA | 孙广旗,et al."基于深度学习的铸管铸字的检测与识别方案设计".自动化博览 38.10(2021):72-77. |
入库方式： OAI收割
来源：沈阳自动化研究所
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