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基于改进Faster R-CNN的逻辑图识别检测方法的研究

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摘要摘要:针对工控SAMA逻辑图在识别转换过程中逻辑图图元目标小、外形易变化、相似图元识别易重复、检测精度低等问题，本文针对Faster R-CNN网络进行改进，将原有VGG16网络替换成保留细节特征更为丰富的ResNet101网络，，并结合图元固有文字属性区分图元，从而提高相似图元识别精度。采用不同种类的外形相似图元制作的数据集，对改进前后的Faster R-CNN网络模型进行不同锚框设置下的比较实验，实验结果表明改进后的Faster R-CNN网络模型针对相似图元识别的性能有较大提升。

DOI 54ylypmmd0/5992328

作者王平峰李讯陈有亮何孔霖

机构地区（武汉纺织大学，武汉湖北 430200）

出处《科技新时代》 2022年2期

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出版日期 2022年06月14日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）