基于改进的YOLOv5-CRNN算法的端子排信息识别

文档摘要：针对电气端子排二次图纸信息提取困难的问题,首先提出基于改进的YOLOv5算法模型,利用该模型提取端子排图纸中的有效信息区域;接着利用CRNN算法模型对提取的有效信息区域中的文字信息进行识别,同时提出利用注意力机制算法和CRNN算法进行融合,改进CRNN文字识别算法准确度不高的问题.最后利用5000张图纸进行仿真实验,实验结果验证了所提算法的有效性和鲁棒性.

作者：王明林  孙延栋  王思城  田春波  张建浩  张继欣Author：
作者单位：国网山东省电力公司潍坊供电公司
刊名：电气技术与经济
Journal：ElectricalEquipmentandEconomy
年，卷(期)：2024, (6)
分类号：
关键词：图纸信息  目标检测  文字识别  信息提取  
机标分类号：TP391.43TP273.4TN912.34
在线出版日期：2024年7月10日
基金项目：基于改进的YOLOv5-CRNN算法的端子排信息识别[
期刊论文]  电气技术与经济--2024, (6)王明林  孙延栋  王思城  田春波  张建浩  张继欣针对电气端子排二次图纸信息提取困难的问题,首先提出基于改进的YOLOv5算法模型,利用该模型提取端子排图纸中的有效信息区域;接着利用CRNN算法模型对提取的有效信息区域中的文字信息进行识别,同时提出利用注意力机制算法...参考文献和引证文献
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2024-10-4 00:40 上传 基于改进的YOLOv5-CRNN算法的端子排信息识别.pdf

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