[发明专利]一种基于卷积神经网络的电力操作票文字识别方法有效
| 申请号： | 202010022127.9 | 申请日： | 2020-01-09 |
| 公开（公告）号： | CN111259880B | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 罗麟;位一鸣;苗晓君;张引贤;熊安 | 申请（专利权）人： | 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司 |
| 主分类号： | G06V30/18 | 分类号： | G06V30/18;G06V10/82;G06V10/774;G06N3/04 |
| 代理公司： | 浙江翔隆专利事务所(普通合伙) 33206 | 代理人： | 王晓燕 |
| 地址： | 316021 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的电力操作票文字识别方法,涉及一种文字识别方法。目前电力操作票的文字识别不清楚。本发明包括步骤：构建仅具有3层卷积层，无池化层，无全连接层的卷积神经网络模型，训练得到非线性映射函数，提升图像的峰值信噪比；采用笔迹特征计算方法，分别获得电力操作票图像文字的假想笔画特征、路径签名特征和8方向特征；构建具有6层卷积层、5层池化层和1层全连接层的集成卷积神经网络模型，结合假想笔画特征、路径签名特征和8方向特征，训练得到文字识别模型；本技术方案利用卷积神经网络优越的空间特征学习能力，使用基于卷积神经网络的图像增强方法和文字识别方法，提高了电力操作票图像文字识别的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 电力 操作 文字 识别 方法 | ||
【主权项】：
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