【摘 要】
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书刊文献资料数字化,是降低管理成本,提高检索效率,实现资源共享的有效途径。利用书刊专用扫描仪和文字识别技术可以高效完成书刊数字化任务。本课题设计的书刊专用扫描仪,由“V”形载书架、工业相机和嵌入式AI开发板组成。将书刊放入“V”形载书架,利用工业相机完成图像采集,同时利用Jetson Nano嵌入式AI开发板进行文字识别,输出识别文本。针对书籍、杂志、古籍等横纵向书刊场景文本,利用深度学习技术,实
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书刊文献资料数字化,是降低管理成本,提高检索效率,实现资源共享的有效途径。利用书刊专用扫描仪和文字识别技术可以高效完成书刊数字化任务。本课题设计的书刊专用扫描仪,由“V”形载书架、工业相机和嵌入式AI开发板组成。将书刊放入“V”形载书架,利用工业相机完成图像采集,同时利用Jetson Nano嵌入式AI开发板进行文字识别,输出识别文本。针对书籍、杂志、古籍等横纵向书刊场景文本,利用深度学习技术,实现扫描图像的文本检测与文字识别。本文基于实用场景提出一种基于嵌入式设备、轻量级的书刊文本检测识别模型,基于Tensorflow深度学习框架,在文本检测模型CTPN和文字识别模型CRNN+CTC两个神经网络基础上进行优化。基于书刊文本字符分布特点,CTPN模型改进了Resnet50特征提取层,Anchor分布,并且编写后处理算法,实现对书刊文本的准确定位、分类、切割等效果。CRNN+CTC模型通过增加CNN层提升了文字识别的准确度,并编写后处理排版算法,实现文本顺序输出。构建深度学习数据集,针对网络训练过程中,现有开源数据集无法满足课题需求,采集制作6300张实际横向书刊检测数据集,1000张纵向书刊检测数据集,通过数据集生成方式,生成270万横向书刊识别数据,通过数据增广处理生成60万张纵向书刊识别数据集,利用GPU服务器进行训练,经过500批次训练后,同类书刊文本横向检测准确率达到93.30%,纵向检测准确率达到78.20%,文本横向识别准确率达到88.87%,纵向识别准确度达到72.31%,后续可以通过增加数据集进一步提升识别率。利用Pyside2编写扫描仪用户界面程序,使用Open CV对图像进行采集、处理,最终传入嵌入式设备Jetson Nano进行检测识别处理,实现从书刊图像到数字文本的过程。本文研究内容基本可以满足应用需求,具有一定的工程应用价值。
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