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一种基于改进EAST网络和改进CRNN网络的火车票站名识别系统汇报人：2024-01-12

引言火车票站名识别系统概述改进EAST网络设计与实现改进CRNN网络设计与实现实验结果与分析系统集成与应用前景

引言01

123火车票站名识别是火车票信息提取的关键环节，对于提高火车票信息处理效率、方便旅客出行具有重要意义。火车票站名识别的重要性传统的基于图像处理或模板匹配的识别方法在处理复杂背景、多样字体和模糊图像时存在局限性，难以满足实际应用需求。传统识别方法的局限性近年来，深度学习在图像识别领域取得了显著进展，通过训练深度神经网络模型，可以实现对复杂图像的高效、准确识别。深度学习在图像识别领域的应用背景与意义

国外在火车票站名识别方面已有一些研究，主要采用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。其中，一些研究通过改进网络结构或引入注意力机制等方法提高了识别准确率。国外研究现状国内在火车票站名识别方面的研究相对较少，但近年来也逐渐受到关注。一些研究采用深度学习技术，结合图像处理或自然语言处理等方法进行识别。然而，在实际应用中仍存在一些挑战，如复杂背景和多样字体的干扰等。国内研究现状国内外研究现状

0102研究内容本文提出了一种基于改进EAST网络和改进CRNN网络的火车票站名识别系统。首先，利用改进EAST网络进行文本区域检测，提取出火车票中的文本区域；然后，采用改进CRNN网络对提取的文本区域进行识别，得到站名信息。创新点本文的创新点主要包括以下三个方面改进EAST网络针对火车票文本区域的特点，对EAST网络进行改进，提高了文本区域检测的准确率。改进CRNN网络通过引入注意力机制和改进损失函数等方法，提高了CRNN网络的识别准确率。结合两种网络将改进EAST网络和改进CRNN网络相结合，构建了一个完整的火车票站名识别系统，实现了对火车票站名的高效、准确识别。030405本文研究内容与创新点

火车票站名识别系统概述02

从火车票图像中自动提取和识别出站点名称的过程。火车票站名识别包括出发站、到达站等关键信息，为后续票务处理、信息查询等提供数据支持。识别目标火车票站名识别定义

传统识别方法基于图像处理技术，如边缘检测、二值化、模板匹配等，进行站名定位和识别。对图像质量要求高容易受到光照、角度、分辨率等因素影响。泛化能力差对于不同字体、排版、背景的火车票，识别效果不稳定。无法处理复杂情况如站名模糊、遮挡、扭曲等。传统识别方法及局限性

特征学习能力强能够自动提取图像中的高层特征，对复杂背景和噪声具有较强的鲁棒性。可以处理复杂情况深度学习模型对于模糊、遮挡、扭曲等复杂情况具有一定的处理能力。泛化能力强对于不同字体、排版、背景的火车票，通过训练可以学习到通用的识别能力。深度学习技术通过训练深度神经网络模型，学习从原始图像到目标站名的映射关系，实现端到端的识别。深度学习在火车票站名识别中应用

改进EAST网络设计与实现03

VSEAST（EfficientandAccurateSceneText）网络是一种基于深度学习的文本检测算法，通过全卷积网络实现文本区域的定位和识别。该网络具有高效性和准确性，适用于复杂场景下的文本检测任务。EAST网络结构EAST网络主要由特征提取网络、特征合并网络和输出层组成。特征提取网络采用VGG16或ResNet等卷积神经网络，用于提取输入图像的特征；特征合并网络将不同层级的特征进行融合，以增强特征的表达能力；输出层包括文本区域得分图和文本区域几何形状，用于实现文本区域的定位和识别。EAST网络原理EAST网络原理及结构

针对火车票站名识别的特点，对EAST网络进行改进，以提高识别准确率和效率。改进思路包括：优化特征提取网络结构，采用更轻量级的卷积神经网络，减少计算量和参数数量；改进特征合并方式，采用更有效的特征融合策略，提高特征的表达能力；优化输出层设计，采用更精细的文本区域定位方法，提高识别准确率。改进EAST网络设计思路

特征提取网络改进01采用MobileNetV2等轻量级卷积神经网络作为特征提取网络，通过深度可分离卷积等技巧减少计算量和参数数量，提高运算效率。特征合并方式改进02采用多尺度输入和特征金字塔等策略，将不同层级的特征进行融合，以获得更丰富的特征信息。同时，引入注意力机制等方法，对特征进行加权处理，突出重要特征，抑制无关特征。输出层改进03采用基于像素聚类的文本区域定位方法，通过计算像素之间的相似度实现文本区域的精细定位。同时，引入难例挖掘等技术，对难以识别的样本进行针对性训练和优化，提高识别准确率。改进EAST网络具体实现

改进CRNN网络设计与实现04

卷积层（ConvolutionalLayers）：用于提取输入图像的特征。卷积层通过滑动窗口的方式在输入