针式打印字体电离层垂测数据自动提取技术

针式打印字体电离层垂测数据自动提取技术
苏桂昌;张瑞坤;刘祥鹏
【期刊名称】《青岛科技大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2024(45)1
【摘要】对于针式打印字体电离层垂测数据扫描图片的像素偏低、字体不连通、文本行粘连无法检测等问题,提出了一种基于CRNN深度学习框架的数据自动提取技术,该技术主要包括图像预处理、文本检测、序列文本识别和识别结果版面处理4个模块。

首先,对于3种不同行间距类型的针式打印字体垂测数据扫描图片采用图像模板匹配、降噪处理和倾斜矫正等方法进行图像预处理。

然后对预处理后的图片利用投影法进行文本检测加以分割,其中投影分割检测算法中加入了垂直投影、水平投影和检测候选框修正功能,可有效处理粘连文本区域,提高检测精度。

最后,考虑到图片数组长度不一,避免切分字符,所以将分割后的文本识别问题转化为序列学习问题,利用CRNN深度学习算法进行文本识别,再通过坐标融合算法,将识别结果保存成Excel标准化格式,从而实现数据自动提取保存。

实验结果表明,本研究所提出的算法,文本检测召回率97.7%,文本识别综合评价指标F值就单个字符识别率97.49%,整组字符识别率94.78%,并与其他算法进行了比较,验证了其有效性,因此本文所提算法具有较高的实用性,能满足工程应用实际需求.
【总页数】13页(P146-158)
【作者】苏桂昌;张瑞坤;刘祥鹏
【作者单位】青岛科技大学数理学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
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