自然场景

作品数：454被引量：1744H指数：20
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自然场景下配电线网施工安全帽佩戴检测算法被引量：1
《计算机工程与应用》2024年第8期320-328,共9页许逵 李鑫卓 张历 张俊杰 杨宁 
中国南方电网科技项目(066600KK52210050)。
对于配电线网施工作业这一类高危行业而言,在施工过程中按照安全守则佩戴安全帽是避免事故发生的有效途径之一。由于配电线网施工环境复杂多变,导致现有的安全帽识别方法在自然场景下常出现误检漏检的问题且不能满足实时性需求。为提高...
关键词：安全帽检测 目标检测 激活函数 注意力网络 
改进FCENet的自然场景文本检测算法
《计算机工程与应用》2024年第3期228-236,共9页周燕 廖俊玮 刘翔宇 周月霞 曾凡智 
国家自然科学基金(61972091);广东省自然科学基金(2022A1515010101,2021A1515012639);广东省普通高校重点研究项目(2019KZDXM007,2020ZDZX3049);佛山市科技创新项目(2020001003285);广东省教育科学规划课题(2021GXJK445)。
针对自然场景文本检测中由于背景复杂、尺度多变、形状弯曲等造成的检测难题,提出了一种改进FCENet(Fourier contour embedding network)的场景文本检测算法。该算法基于FCENet并引入了多尺度残差特征增强模块和多尺度注意力特征融合模...
关键词：自然场景文本检测 特征融合 特征增强 注意力机制 FCENet 
TextRail:复杂自然场景下的不规则文本检测算法
《计算机工程与应用》2023年第21期112-122,共11页马静 薛浩 郭小宇 
国家自然科学基金面上项目(72174086);中央高校基本科研业务费专项前瞻性发展策略研究资助项目(NW2020001)。
文本检测是文本识别的前提和基础。复杂自然场景下,受透视、遮挡、变形等因素影响,图像质量难以保证,同时图像中的文字形式丰富多样,多呈不规则形状,加上复杂背景的干扰,致使文本检测难度大、精确度低。针对文本形状不规则的场景,提出...
关键词：复杂自然场景 不规则文本检测 文本矫正 基准点 TextRail模型 
基于Encoder-Decoder框架的双监督机制自然场景文本识别被引量：3
《计算机工程与应用》2022年第6期128-133,共6页陈佐瓒 徐兵 丁小军 甘井中 
国家自然科学基金项目地区项目(61662028);广西科技计划项目(2019AC20168)。
针对复杂的自然场景下文本较难识别的情况,特别是对不规则文本的识别仍很具挑战性,提出了一种具有注意机制的双监督网络。考虑到在现实世界中阅读单词时通常不会在脑海中纠正他,而是调整焦点和视觉范围。在特征提取过程中利用几何结构...
关键词：场景文本识别 注意力机制 双监督 
深度学习在场景文字识别技术中的应用综述被引量：20
《计算机工程与应用》2022年第4期52-63,共12页刘艳菊 伊鑫海 李炎阁 张惠玉 刘彦忠 
国家自然科学基金青年基金项目(61403222);黑龙江省教育厅基本科研业务费科研项目(135309466)。
随着深度学习技术在计算机视觉领域的发展,场景文本检测与文字识别技术也有了突破性的进展。受到自然场景下极端光照、遮挡、模糊、多方向多尺度等情况的影响,无约束的场景文本检测与识别仍然面临着巨大的挑战。从深度学习的角度对场景...
关键词：深度学习 计算机视觉 自然场景 文本检测 文字识别 
面向自然场景文本检测的改进NMS算法被引量：8
《计算机工程与应用》2022年第1期204-208,共5页杨有为 周刚 
新疆自然科学基金青年基金项目(2016D01C079)。
近些年来,卷积神经网络算法在自然场景文本检测效果上较传统算法已经有了很大提升,但如何有效处理神经网络输出层候选框仍然值得研究。非极大值抑制算法(non-maximum suppression,NMS)通过选择最高置信度候选框作为检测结果,往往容易对...
关键词：自然场景文本检测 卷积神经网络 非极大值抑制 排序滤波 融合计算 
嵌入注意力机制的自然场景文本检测方法被引量：7
《计算机工程与应用》2021年第24期185-191,共7页杨锶齐 易尧华 汤梓伟 王新宇 
国家科技重大专项(2017ZX01030102)。
针对自然场景文本检测中存在的文本检测信息缺失、漏检的问题,提出了嵌入注意力机制的自然场景文本检测方法。利用Faster-RCNN目标检测网络和特征金字塔网络(FPN)作为基本框架;在区域建议网络(RPN)中嵌入注意力机制并依据文本的特点改...
关键词：自然场景文本检测 特征金字塔网络 区域建议网络 注意力机制 
一种直接高效的自然场景汉字逼近定位方法被引量：1
《计算机工程与应用》2021年第6期159-167,共9页赵凡 张琳 闻治泉 杨林林 蔺广逢 
国家自然科学基金(61671376,61771386);陕西省重点研发计划(2020SF-359)。
为了提高经典目标检测算法对自然场景文本定位的准确性,以及克服传统字符检测模型由于笔画间存在非连通性引起的汉字错误分割问题,提出了一种直接高效的自然场景汉字逼近定位方法。采用经典的EAST算法对场景图像中的文字进行检测。对初...
关键词：文字检测 文字定位 文字识别 卷积神经网络 多方向文字 谱聚类 
联合边界框校准的自然场景文本检测被引量：1
《计算机工程与应用》2021年第1期161-167,共7页方承志 火兴龙 程宥铖 
国家自然科学基金面上项目(61271334,61073115)。
针对自然场景下多方向文本对象,提出一种基于深度学习的文本检测方法。该方法在设计锚框时剥离锚框的方向特征但保留其长宽比特征,在覆盖相同长宽比范围时,锚框设计数量减少,从而缓解采样密集时正负样本类别失衡的影响。在方法的后处理...
关键词：文本检测 自然场景 类别失衡 边界框校准 
改进RetinaFace的自然场景口罩佩戴检测算法被引量：65
《计算机工程与应用》2020年第12期1-7,共7页牛作东 覃涛 李捍东 陈进军 
国家自然科学基金(No.61663005)。
新型冠状病毒可以通过空气中的飞沫、气溶胶等载体进行传播,在公共场所下正确佩戴口罩可以有效地防止病毒的传播。提出了一种自然场景下人脸口罩佩戴检测方法,对Retina Face算法进行了改进,增加了人脸口罩佩戴检测任务,优化了损失函数...
关键词：新型冠状病毒 口罩佩戴检测 特征金字塔网络 自注意力机制 损失函数 
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