Статья: Распознавание кадастровых координат с использованием свёрточно-рекуррентных нейронных сетей

Скачать

В статье исследуется применение свёрточно-рекуррентных нейронных сетей (CRNN) для распознавания изображений кадастровых координат объектов на отсканированных документах ППК «Роскадастр». Комбинированная архитектура CRNN, объединяющая свёрточные нейронные сети (CNN) и рекуррентные нейронные сети (RNN), позволяет использовать преимущества каждой из них для обработки изображений и распознавания содержащихся в них непрерывных цифровых последовательностей. При проведении экспериментальных исследований были формированы изображения, состоящие из заданного количества цифр, построена и исследована CRNN модель. Формирование изображений цифровых последовательностей заключалось в предобработке и конкатенации изображений образующих их цифр из собственного набора данных. Анализ значений функции потерь и метрик Accuracy, Character Error Rate (CER) и Word Error Rate (WER) показал, что использование предложенной CRNN модели позволяет достичь высокой точности распознавания кадастровых координат на их отсканированных изображениях.

Информация о документе

Формат документа: PDF
Кол-во страниц: 1 страница
Загрузил(а): Винокуров Игорь
Лицензия: —
Доступ: Всем

Информация о статье

Журнал: Программные системы: теория и приложения
Год публикации: 2024
Автор(ы): Винокуров И. В.
Ключевые фразы: свёрточно-рекуррентная нейронная сеть, crnn, распознавание изображений, цифровые последовательности, глубокое обучение, keras, Python
Каталог SCI: Информатика
УДК: 004.932.75'1. Распознавание графических знаков (букв)

Ранее вы смотрели (1)

01. Книга: Памятники архитектуры и градостроительства Белоруссии

Все права на тексты и товарные знаки принадлежат их законным владельцам. Подробнее...

Сайт https://scinetwork.ru (далее – Сайт) представляет собой платформу, на которой пользователи самостоятельно добавляют и публикуют метаинформацию о материалах разных видов (названия, обложки, аннотации, данные об авторах и т.п.). Администрация Сайта не занимается самостоятельным сбором или первоначальной публикацией этих сведений.

Модерация контента

На Сайте действует постмодерация. Это означает, что материалы, добавляемые пользователями, становятся общедоступными сразу после публикации и проверяются Администрацией Сайта постфактум в разумные сроки.

Использование информации

Администрация Сайта не использует метаданные и обложки документов в коммерческих или рекламных целях для продвижения товаров или услуг и не заявляет о каких-либо правах на представленные объекты интеллектуальной собственности. Все права на документы и сопутствующие материалы принадлежат их законным правообладателям.

Отказ от гарантий

Администрация Сайта не гарантирует точность, полноту и достоверность метаинформации, размещенной пользователями, поскольку не осуществляет ее предварительную проверку.

Ответственность

Сайт носит исключительно информационно-справочный характер. Администрация Сайта не несет ответственности за содержание и достоверность информации, добавленной пользователями, а также за любые убытки, возникшие в связи с использованием или невозможностью использования Сайта и размещенной на нем информации.