[发明专利]接触网支柱的支柱号识别方法、存储介质、处理设备在审

专利信息
申请号: 201710437485.4 申请日: 2017-06-09
公开(公告)号: CN107392201A 公开(公告)日: 2017-11-24
发明(设计)人: 张文生;杨阳;胡文锐;陈东杰;何泽文 申请(专利权)人: 中国科学院自动化研究所
主分类号: G06K9/32 分类号: G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04
代理公司: 北京瀚仁知识产权代理事务所(普通合伙)11482 代理人: 郭文浩,王世超
地址: 100080 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明涉及图像识别领域,具体提出一种接触网支柱的支柱号识别方法、存储介质、处理设备,旨在解决接触网的全局图像效果较差时,不能快速准确地识别接触网支柱号牌的问题。本发明的接触网支柱的支柱号识别方法将设计优化后的号牌检测模型、字符检测模型,依次用于对全局图像进行号牌区域图像的提取、字符区域图像的提取,通过字符识别算法获取支柱号牌字符组,然后基于全局图像采集的顺序、预设的接触网支柱排序规则、已识别的支柱号牌对支柱号牌字符组进行修正。通过本发明可以在接触网的全局图像效果较差时也能准确快速地识别出接触网支柱号牌。
搜索关键词: 接触 支柱 识别 方法 存储 介质 处理 设备
【主权项】:
一种接触网支柱的支柱号识别方法,包括:步骤S1,对所获取的全局图像,利用号牌检测模型获取全局图像中号牌区域图像;步骤S2,对所述号牌区域图像,利用字符检测模型获取字符区域图像,通过字符识别算法获取支柱号牌字符组;步骤S3,基于全局图像采集的顺序、及预设的接触网支柱排序规则,结合已识别的支柱号牌修正步骤S2所识别的支柱号牌字符组;其中,所述的号牌检测模型为依据深度卷积神经网络构建的检测模型,用于定位号牌区域;所述的字符检测模型为依据深度卷积神经网络构建的检测模型,用于识别号牌区域的字符。
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