自动化技术与应用2025,Vol.44Issue(1) :185-188.DOI:10.20033/j.1003-7241.(2025)01-0185-04

针对钢包编号分类识别的数据增强方法的研究

Research on Data Enhancement Methods for Classification and Recognition of Ladle Numbers

吕宜光 郝明 孙凯明 周丽丽
自动化技术与应用2025,Vol.44Issue(1) :185-188.DOI:10.20033/j.1003-7241.(2025)01-0185-04

针对钢包编号分类识别的数据增强方法的研究

Research on Data Enhancement Methods for Classification and Recognition of Ladle Numbers

吕宜光 1郝明 1孙凯明 1周丽丽1
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作者信息

  • 1. 黑龙江省科学院智能制造研究所,黑龙江 哈尔滨 150090
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摘要

针对钢包文字识别中手涂编号识别不佳问题,提出基于深度学习的分类识别方法对编号进行识别.通过图像变换、添加高斯噪声、Cutout与Gridmask等图像遮挡数据增强方法,提高了训练模型精度与泛化能力.实验表明方法在真实场景的钢包编号识别中具有较高的准确率.

Abstract

Addressing the issue of poor recognition of manually painted serial numbers in steel ladle text recognition.We propose a classifica-tion and recognition method based on deep learning to identify the serial numbers.By utilizing data augmentation techniques such as image transformations,adding Gaussian noise,Cutout,Gridmask,and other image occlusion methods,we have improved the accuracy and generalization capabilities of the trained model.The experiments show that the method achieves high accuracy in identifying steel ladle serial numbers in real scene scenarios.

关键词

深度学习/分类识别/数据增强/钢包编号

Key words

Deep learning/Classification recognition/Data augmentation/Ladle number

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出版年

2025
自动化技术与应用
中国自动化学会 黑龙江省自动化学会 黑龙江省科学院自动化研究所

自动化技术与应用

影响因子:0.316
ISSN:1003-7241
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