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基于图像识别斗臂车试验手写记录数据提取研究: 收藏
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引用; 《电子设计工程》2023年第9期31卷 161-165,172页; 作者：罗建民聂霖徐莹郑传广朱祥江门明浩实业集团有限公司广东江门529000 中国电力科学研究院有限公司湖北武汉430074; 针对绝缘斗臂车试验手写记录数据人工审读方式准确率低、耗时长的问题,提出一种基于图像识别技术和深度学习方法的绝缘斗臂车试验手写记录数据提取方法。该方法利用形态学计算实现手写记录中单元格和数字的图像分割,并通过LeNet-5网络...; 针对绝缘斗臂车试验手写记录数据人工审读方式准确率低、耗时长的问题,提出一种基于图像识别技术和深度学习方法的绝缘斗臂车试验手写记录数据提取方法。该方法利用形态学计算实现手写记录中单元格和数字的图像分割,并通过LeNet-5网络结构实现数字的识别与提取。通过MNIST测试集和手写原始记录进行试验,结果表明,该文方法在一次识别的准确性、稳定性和效率等方面均优于人工方法,整体准确率达到99.9%,耗时仅为人工方式的2%。该方法为斗臂车检测工作实现自动化提供一种更方便、更高效的数据处理手段。; 来源：详细信息评论

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