Invention Grant
- Patent Title: 一种基于卷积神经网络的工业字符识别方法
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Application No.: CN201611235492.8Application Date: 2016-12-28
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Publication No.: CN106650721BPublication Date: 2019-08-13
- Inventor: 吴晓军 , 张瑞
- Applicant: 吴晓军
- Applicant Address: 广东省深圳市南山区西丽镇深圳大学城哈工大校区
- Assignee: 吴晓军
- Current Assignee: 台州智行妙蛙信息科技有限公司
- Current Assignee Address: 318000 浙江省台州市黄岩区新前街道新江路398号(自主申报)
- Agency: 深圳市科吉华烽知识产权事务所
- Agent 经国富
- Main IPC: G06K9/20
- IPC: G06K9/20 ; G06K9/62 ; G06N3/04

Abstract:
本发明提出了一种基于卷积神经网络的工业字符识别方法,包括建立字符数据集,对字符数据集进行数据增强及预处理,建立CNN集成模型,所述模型包含3个不同的个体分类器,然后,利用模型进行训练,训练分为两步完成,第一步为离线训练,获取离线训练模型,第二步为在线训练,将离线训练模型用作初始化,进行特定生产线字符数据集的训练,获取在线训练模型;以及对目标图形进行预处理、字符定位和单个字符图像分割;将分割好的字符图像送入已训练好的在线训练模型中,得到CNN集成模型中三个分类器将单个目标图像分类为每个类别的概率值;采用投票的方式进行最终决策,得到测试数据的类别结果。本发明能够对不同生产线上的字符进行快速、高效的识别。
Public/Granted literature
- CN106650721A 一种基于卷积神经网络的工业字符识别方法 Public/Granted day:2017-05-10
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