【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光学字符识别，具体涉及一种光电侦察字符识别方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、光电侦察装备通过可见光与红外视频波段采集大量实时目标视频数据，通过字符识别帮助分析战场环境、监视敌方动向、识别目标等。
2、目前，军用光电侦查视频的ocr字符识别技术分为三大类：基于模板匹配的ocr、基于特征提取的ocr、基于深度学习的ocr；基于模板匹配的ocr，通过将图像中的字符与预先定义的模板进行匹配来识别字符。该方法对于简单的字体较为有效，但是其识别精度受字体样式和图像噪声影响较大。在光电侦查装备中，基于模板匹配的ocr可以用在识别固定格式的字符(如车辆编号、设备标识等)，适用于战场背景干扰较少的场景。然而，在军事环境中，字符通常受光照、角度和背景复杂度的影响，模板匹配法对于字符形状变化、图像旋转、模糊等情况难以适应，导致匹配效果差。基于特征提取的ocr，通过提取字符的特征，如笔画、轮廓等来进行识别，该方法可以通过svm(支持向量机)、knn(最近邻算法)等机器学习算法来实现。在光电侦查设备中，特征提取orc可以对不同字体...
【技术保护点】
1.一种光电侦察字符识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种光电侦察字符识别方法，其特征在于，所述将提取到的特征经过多个深度可分离卷积提取每个输入通道的特征，具体包括通过逐点卷积对每个输入通道的特征进行进一步的线性组合和引入注意力机制模块SE对每个通道的特征进行加权；其中所述引入SE模块对每个通道的特征进行加权，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种光电侦察字符识别方法，其特征在于，所述两个预测器均由一个步长为2的3×3卷积层和两个步长为2的反卷积层组成；其中一个预测器用于生成预测概率图，另一个预测器用于生成
...【技术特征摘要】
1.一种光电侦察字符识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种光电侦察字符识别方法，其特征在于，所述将提取到的特征经过多个深度可分离卷积提取每个输入通道的特征，具体包括通过逐点卷积对每个输入通道的特征进行进一步的线性组合和引入注意力机制模块se对每个通道的特征进行加权；其中所述引入se模块对每个通道的特征进行加权，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的一种光电侦察字符识别方法，其特征在于，所述两个预测器均由一个步长为2的3×3卷积层和两个步长为2的反卷积层组成；其中一个预测器用于生成预测概率图，另一个预测器用于生成预测阈值图。
4.根据权利要求1所述的一种光电侦察字符识别方法，其特征在于，采用基于知识蒸馏的互学习策略cml对所述预测概率图进行优化，具体包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种光...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈怡嘉，韩太林，赵玉慧，薛晓芳，刘轩，
申请(专利权)人：长春理工大学，
类型：发明
国别省市：
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