基于改进的YOLOv5-CRNN算法的端子排信息识别  

作　　者：王明林 孙延栋 王思城 田春波 张建浩 张继欣 

机构地区：[1]国网山东省电力公司潍坊供电公司

出　　处：《电气技术与经济》2024年第6期142-146,共5页Electrical Equipment and Economy

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。

关 键 词：图纸信息 目标检测 文字识别 信息提取 

分 类 号：TM63[电气工程—电力系统及自动化] TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP391.41[自动化与计算机技术—控制科学与工程]