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OCR文字检测与识别系统:融合文字检测、文字识别和方向分类器的综合解决方案

PP-OCR系统简介与总览 前两章主要介绍了DBNet文字检测算法以及CRNN文字识别算法。...然而对于我们实际场景中的一张图像,想要单独基于文字检测或者识别模型,是无法同时获取文字位置与文字内容的,因此,我们将文字检测算法以及文字识别算法进行串联,构建了PP-OCR文字检测与识别系统。...在实际使用过程中,检测出的文字方向可能不是我们期望的方向,最终导致文字识别错误,因此我们在PP-OCR系统中也引入了方向分类器。...本章主要介绍PP-OCR文字检测与识别系统以及该系统中涉及到的优化策略。...在骨干网络、数据增广、损失函数这三个方面进行进一步优化,解决端侧预测效率较差、背景复杂以及相似字符的误识等问题,同时引入了知识蒸馏训练策略,进一步提升模型精度,最终打造了精度、速度远超PP-OCR的文字检测与识别系统

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Python实现校园卡目标检测与文字识别系统

引言:本项目主要从两方面出发,一是搭建目标检测系统,利用hog+svm的方法,从网络摄像头读取数据,目标检测找出校园卡的位置;二是在找到校园卡位置后,保存下单独校园卡图片,然后进行图像处理,找到关键文字位置...,利用百度文字识别进行提取文字信息。...其中文字识别使用的是百度接口。...23 tt = open("temp.jpg", 'rb') 24 img = tt.read() 25 message = client.basicGeneral(img) #通用文字识别...识别提取效果图 总结与讨论 此次校园卡目标检测和图像处理信息提取的功能设计,使用的是传统的模式识别方法进行图像识别,其中涉及到的知识主要是hog特征+SVM分类,以及图片处理的一些常规操作和百度API文字识别的调用

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    OCR大突破:Facebook推出大规模图像文字检测识别系统——Rosetta

    ,再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入的一种技术。...最近,Facebook 研究人员提出了一个大规模图像文本提取和识别系统——Rosetta。接下来 AI科技大本营就为大家解读一下这个 OCR 界的最新神器。...图4 Rosetta 系统结构,这是 Facebook 的可扩展的文本识别系统。 实验 我们对 Rosetta OCR 系统进行了大量的评估实验。...COCO-Text 数据集包含大量自然场景下注释的文字,由超过63000张图片和145000文本实例组成。...▌ 模型识别性能 下表4,表5分别展示了在不同数据集上模型的识别性能以及结合检测和识别系统检测到的词召回率下降的归一化幅度。 表4不同数据集上模型的识别性能。

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    人员徘徊识别系统

    人员徘徊识别系统利用现场已有的监控摄像头可以实时剖析监控画面中人员异常徘徊行为,当人员徘徊识别系统识别到特殊重要区域(危险区域)附近出现人员来回反复停留时,系统会立即搜抓拍预警并同步异常违规信息到后台,...这种情况下,人员徘徊识别系统应运而生。...人员徘徊识别系统对监控画面当中作业人员进行全天候7*24h实时监测分析,一旦发现监控画面当中人员行为出现异常情况,人员徘徊识别系统立即抓拍提醒后台人员并保存违规预警记录,有利于之后调查取证,进而更有效的协助后台人及时高效员解决问题...人员徘徊识别系统大大提升了现场预防安全水准,将智能安全性从处于被动管控转变成积极发现。

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