针对现有的文本区域检测网络对图像特征提取不充分，导致文本行间距过小或字间距过大的电气铭牌文本区域检测准确率低、误检率高，本文提出一种融合ResNet的改进CTPN算法用于电气铭牌文本区域检测。该模型在卷积神经网络模块中引入残差连接和并行卷积核操作，提升模型对铭牌图像提取特征的能力。在长短期记忆网络模块采用双向门控单元，降低模型训练难度。经实验验证，改进后的CTPN模型F值(F-measure)明显提升，对铭牌文本区域误检率显著降低。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
