【技术实现步骤摘要】
一种适用于端子排的自底向上光学字符识别方法
本专利技术属于图像识别
，涉及对电子设备的文字识别，用于对变电站二次回路接线进行智能识别，为一种适用于端子排的自底向上光学字符识别方法。技术背景智能变电站数字化设计与建设目前正在进行中，相关的二次系统设计软件侧重点比较分散，缺乏系统性和标准化，尚未形成全面的数字化正向设计流程和方法。基于物联感知的识别技术可对变电站二次回路接线进行智能识别，与CAD图纸进行智能对比，可以快速发现变电站现场与竣工图纸不一致的潜在风险。光学字符识别(OpticalCharacterRecognition)简称OCR，属于模式识别的分支。OCR是一个获取文字及版面信息的过程，在这个过程中，输入图像进行文字识别，并以文本的形式返回。其工作原理是通过扫描仪、数码相机等光学输入设备获取纸张上的文字图片信息，采用光学方式将文档资料转换成由黑白点阵构成的图像文件，再利用模式识别算法分析文字体态特征，判断识别出字符文字，进而通过识别软件将图片中的文字转换成文本格式。OCR技术具有准确性高、稳...
【技术保护点】
1.一种适用于端子排的自底向上光学字符识别方法，其特征是采集变电站端子排内容图像并进行预处理，对预处理之后的图像，采用自底向上的方法，检测细粒度字符文本后将其连接成粗粒度的文本区域，最后训练一个文本识别网络ResNet，识别粗粒度的文本区域，然后进行贪心编码，输出端子排识别结果。/n
【技术特征摘要】
1.一种适用于端子排的自底向上光学字符识别方法，其特征是采集变电站端子排内容图像并进行预处理，对预处理之后的图像，采用自底向上的方法，检测细粒度字符文本后将其连接成粗粒度的文本区域，最后训练一个文本识别网络ResNet，识别粗粒度的文本区域，然后进行贪心编码，输出端子排识别结果。
2.根据权利要求1所述的一种适用于端子排的自底向上光学字符识别方法，其特征是所述预处理包括几何变换、畸形矫正、去除模糊和图像增强。
3.根据权利要求1所述的一种适用于端子排的自底向上光学字符识别方法，其特征是所述自底向上的方法具体为：
1)采用高斯热力图的VGG16网络将每一个字符为检测目标替代传统的将文本框作为检测目标，使用小感受野来预测文本，只关注字符级别，获得每个字符的坐标框，得到细粒度文本；
2)根据字符的中心点(x，y)、欧式距离d、角度θ信息，判断两字符是否处于同一文本区域；
3)根据步骤2)的判断结果，将属于同一文本区域的字符合并成为文本行区域，并通过双向长短期记忆网络，即双向LSTM(Longshort-termmemory)，保留提取文本的上下文特征，输出每个文本行区域的坐标框，即粗粒度的文本区域；
4)训练识别网络，对粗粒度的文本区域进行文字识别，将字符坐标框信息、...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭科，白英，施浩楠，宋江宁，王茜，邵雪瑾，胡广燕，王新新，彭海涛，马俊先，王金有，
申请(专利权)人：宁夏宁电电力设计有限公司，
类型：发明
国别省市：宁夏;64
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