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申请/专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院

摘要：本申请公开了电力设备铭牌识别方法、识别装置及电子设备，包括：使用改进的EAST算法对铭牌图像进行检测，输出多方向文本行；将多方向文本行输入到基于STN+Resnet+BiLSTM+CTC的文本识别算法中进行文本识别，从而获得电力设备的铭牌；其中，改进的EAST算法是采用多通道的FCN直接预测铭牌图像中的单词或者文本行，然后运用非极大抑制算法去除文本行冗余的检测框，保留最好的一个，最终输出多方向单词或文本行预测结果；基于STN+Resnet+BiLSTM+CTC的文本识别算法包括基于STN的文本校正、基于Resnet的卷积特征提取、基于BiLSTM的序列特征提取以及基于CTC的文本预测。本申请可以提高电力设备铭牌识别的准确率。

主权项：1.一种电力设备铭牌识别方法，其特征在于，包括：使用改进的EAST算法对铭牌图像进行检测，输出多方向文本行；将所述多方向文本行输入到基于STN+Resnet+BiLSTM+CTC的文本识别算法中进行文本识别，从而获得所述电力设备的铭牌；其中，所述改进的EAST算法是采用多通道的FCN直接预测所述铭牌图像中的单词或者文本行，然后运用非极大抑制算法去除文本行冗余的检测框，保留最好的一个，最终输出多方向单词或文本行预测结果；所述基于STN+Resnet+BiLSTM+CTC的文本识别算法包括基于STN的文本校正、基于Resnet的卷积特征提取、基于BiLSTM的序列特征提取以及基于CTC的文本预测;执行所述改进的EAST算法的步骤，包括：将所述铭牌图像的尺寸缩放为原图像尺寸的二分之一、四分之一和八分之一；采用Resnet网络提取不同尺度的特征图；然后将所述特征图输入到特征合并分支；输出层根据所述特征合并分支输出的特征图预测出每个像素存在文字的置信度和文字框位置;在所述基于BiLSTM的序列特征提取中，所述BiLSTM由方向不同的两个LSTM组成，可以同时获取两个方向的特征。

全文数据：

权利要求：

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