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申请/专利权人：重庆大学

摘要：本发明提供一种基于改进EAST的零件喷码字符定位的方法，所述方法以现有EAST网络结构为基础，改进现有EAST网络的网络结构、标签生成、损失函数和候选区域的处理，获得改进后的网络结构、改进后的标签生成、改进后的损失函数和候选区域后处理，并用改进后的EAST网络来定位字符。本申请在现有EAST算法的基础上就其网络结构、标签生成、损失函数和候选区域后处理进行优化，改进后的深度学习网络可有效扩大感受视野，提升对长文本的识别效率，实现对零件喷码字符的准确定位。

主权项：1.一种基于改进EAST的零件喷码字符定位的方法，其特征在于：所述方法以现有EAST网络结构为基础，改进现有EAST网络的网络结构、标签生成、损失函数和候选区域的处理，获得改进后的网络结构、改进后的标签生成、改进后的损失函数和候选区域后处理，并用改进后的EAST网络来定位字符；所述改进现有EAST网络的网络结构具体包括：构建VGG16模型，所述VGG16模型包括5个卷积层和5个池化层，卷积核大小为3×3，步长均为1；改进VGG16模型，将空洞系数为[1,2,5]的混合空洞卷积HDC替换VGG16网络结构中最后一个阶段的卷积操作；所述改进标签生成具体包括：采用长短边区别对待的方式缩小目标训练图像的字符区域形成的四边形；所述改进损失函数具体包括：采用diceloss损失函数替代EAST算法中的平衡交叉熵损失函数；所述改进候选区域的处理具体包括：采用了基于预排序的局部感知NMS算法，根据候选框的左上角坐标的值对所有候选框进行排序；所述改进标签生成具体包括如下步骤：以长短边区别对待的方式缩小目标训练图像的字符区域形成的四边形；所述四边形的短边在原标签备注的短边长度的基础上缩小0.3倍；所述四边形的长边在原标签备注的长边长度的基础上缩小shrunk_rate倍数： 其中，shrunk_rate表示长边的缩小倍数，lengths表示四边形短边的长度，lengthl表示四边形长边的长度；所述diceloss损失函数采用如下方法确定：L＝Ls+λgLg＝Ls+λgLIoU+λθLθ2其中，L表示改进后的diceloss损失函数，Ls表示得分图损失，Lg表示几何损失，λg表示几何损失的系数，LIoU表示重叠面积损失，λθ表示角度损失的系数，Lθ表示角度损失；所述改进候选区域的处理具体包括基于预排序的局部感知NMS算法，所述基于预排序的局部感知NMS算法具体步骤如下：S1：初始化所有候选矩形框的集合boxes、重叠度阈值λ和激变阈值ω；S2：提取boxes中的所有矩形框的左上角坐标x1,y1，分别按照x1和y1从小到大的顺序排列，根据ω分别计算并比较x1和y1的激变次数，将boxes按照激变次数从小到大的顺序排列；S3：设为S空集，p为空集，对于g∈boxes，其中g表示所有候选矩形框的集合boxes中的元素，即候选矩形框，按照boxes中的所有矩形框的激变次数从小到大的顺序依次执行：如果p不为空且p和g重叠面积比例大于λ，则p为p和g合并后的矩形框；如果p不为空且p和g重叠面积比例不大于λ，则将p放入S；如果p为空，则p＝g；S4：如果p不为空，则将p放入S；S5：输出集合S，所述S表示筛选后的矩形框集合；所述改进候选区域的处理还包括候选框合并，所述候选框合并采用如下方法确定：Sa＝ηgSg+ηpSp3ai＝ηgSggi+ηpSppi4其中，a为合并后的矩形框，g和p表示满足重叠条件的候选矩形框，i表示矩形框中的参数索引,i＝1,2,3…9，4个顶点共8个坐标，1个角度值，S表示该矩形框的得分值，ηg表示候选矩形框g的面积系数，ηp表示候选矩形框p的面积系数；所述面积系数ηg和ηp采用如下方法设置：判断候选矩形框g的面积是否大于候选矩形框p的面积，若是，则ηg＝1.1，ηp＝1，若否，则ηg＝1，ηp＝1.1。

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百度查询： 重庆大学 基于改进EAST的零件喷码字符定位的方法