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      電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>模擬數字論文>如何解決數字識別算法再能對單一類型數字進行識別

      如何解決數字識別算法再能對單一類型數字進行識別

      2018-12-20 | rar | 0.93 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　現有的數字識別算法多是對單一類型數字進行識別，無法應對識別多源數字。針對包含手寫體數字與數碼管數字的字符識別場景，提出一種基于改進卷積神經網絡（ CNN）的多源數字識別算法。首先，使用從數顯儀表生產企業現場采集的樣本，結合MINIST數據集，建立起包含手寫體和數碼管的混合數據集；然后，考慮更好的魯棒性，提出一種改進的CNN，并用上述混合數據集對其訓練，實現了一個網絡識別多類型數字；最后，訓練好的神經網絡模型被成功應用于RoboMaster機甲大賽的多源數字識別場景中。測試結果表明，所提算法整體識別準確率穩定且較高，具有較好的魯棒性和泛化能力。

      　　隨著經濟的發展和社會的進步，生活中數字的應用越來越廣泛，使用場景也越來越豐富，對應的自然場景數字識別需求也迅速增長，其中也有多種類型數字混合的場景識別需求。例如，電測量數字顯示儀表的印刷電路板檢測中，板載電子元器件上有多種不同類型阿拉伯數字，儀表上電顯示的數字為八段數碼管。又如，圖1（a）所示的報銷單識別中，單據既包含打印體的金額、日期編號等信息，又包含修改的數量、金額等手寫數字信息。因此，研究多種類型混合數字的識別有較高的現實意義和經濟價值。

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