Pesquisa e Desenvolvimento da Tecnologia do Sistema de Reconhecimento de Placas de Licença-Tigerwong

O software de digitalização de cartões de visita do sistema de reconhecimento de placas de veículos em muitos telefones inteligentes tem essa função. Em 20 de novembro de 2018, o reconhecimento óptico de caracteres (doravante referido como OCR) refere-se ao processo de análise de imagens para obter informações de texto. O conjunto de testes da Conferência Internacional de Análise e Reconhecimento de Documentos (ICDAR), um importante indicador no campo do OCR, foi atualizado novamente. Universidades e empresas chinesas classificadas entre as cinco primeiras no ICDAR 2015, seguidas pela âncora de pixel Nanjing University e Nanjing University of technology (psenet masktext, fot) Alibaba (inceptext) se concentra no reconhecimento de texto e aplicação. A fim de melhorar o nível de detecção e reconhecimento de texto de cenas naturais, a Conferência Internacional sobre análise e reconhecimento de documentos é uma das conferências profissionais organizadas pela Sociedade Internacional de Reconhecimento de Padrões (IAPR). A Conferência Internacional sobre análise e reconhecimento de documentos (ICDAR estabeleceu uma competição robusta de leitura de texto em 2003 (a robustradecompetition envolveu até agora mais de 3.500 equipes de 89 países.

Google microsoftamazon Facebook, Universidade de Pequim, Universidade de ciência e tecnologia da China, Tencent, Sogou, etc. Ter participado disso. Os resultados podem ser enviados a qualquer momento, e o conjunto de dados de teste da competição robusta de leitura de texto foi publicado online. O conjunto de dados de teste do algoritmo de teste na indústria de detecção de texto de cena natural. ICDAR 2015 e icdar2017mlt são dois subconjuntos de teste. Cdar2015 e icdar2017mlt são conjuntos de dados confiáveis no campo da detecção de texto de cena natural. Notícias em alta entrevistaram a tecnologia Cloud Cong, que atualmente ocupa o primeiro lugar na lista icdar2015. Li Yuan, um engenheiro de algoritmos do Instituto de ciência e tecnologia, o apresentou. Basicamente, todos os artigos serão detectados nele "é também a base do ranking. Lista Cdar2015 (20 de novembro de 2018) o valor de F representa a média harmônica de precisão e taxa de detecção. Quanto maior o valor de F, melhor o resultado da detecção.

Precisão representa a proporção de texto correto no resultado de detecção; taxa de detecção (recal reflete a razão entre o texto detectado e o número total de texto de imagem, o que explica a lista para o repórter. Pode refletir se o texto foi perdido. Para detectar o efeito do algoritmo, o sistema de reconhecimento da placa de licença precisa considerar de forma abrangente a precisão e a taxa de detecção, e o valor F representa apenas a média harmônica da precisão e taxa de detecção, que também é a base para a classificação. O primeiro não tem a função de reconhecer texto, então precisa ser notado. Isso significa que a detecção de texto de cena natural mencionada aqui não é equivalente ao reconhecimento de texto. Significa detectar texto em imagens.

Em 20 de novembro de 2018, Li Yuan disse. A tecnologia Yuncong publicou o mais recente efeito de papel no site de pré-impressão arXiv, que propôs uma estrutura de âncora de pixel para detecção de texto de cena natural. Antes de o artigo ser publicado, ele foi lançado pela Conferência Internacional sobre análise e reconhecimento de documentos. O algoritmo de âncora de pixel foi testado em conjuntos de dados icdar2015 e icdar2017mlt, e os melhores resultados de icdar2015 foram atualizados. É relatado que o conjunto de dados de detecção de texto em inglês puro icdar2015. Icdar2017mlt contém nove idiomas, como latim, inglês, chinês, coreano, japonês e árabe. O algoritmo de âncora de pixel de Yuncong ocupa o quarto lugar na lista abrangente de icdar2017mlt e os três principais países Nenhum documento público foi apresentado por instituições estrangeiras.

A detecção de texto de cena natural pode ser aplicada em um campo mais amplo, mas comparada com a detecção de texto tradicional, detecção e reconhecimento de texto OCR em várias mercadorias, conjuntos ou imagens de cenas naturais em cenas naturais enfrentam interferência de fundo complexa, desfoque e degradação de texto, iluminação imprevisível, diversidade de fontes, Texto vertical e texto inclinado O sistema de reconhecimento de placa de licença é comparado com o OCR conservador para imagens de documentos de alta qualidade, como análise de fotos, reconhecimento de placa de licença, filtragem de publicidade de imagem, compreensão de cena, reconhecimento de mercadoria, posicionamento de visualização de rua, reconhecimento de contas, etc.