کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
4943611 1437629 2017 6 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Localization of the slab information in factory scenes using deep convolutional neural networks
ترجمه فارسی عنوان
محلی سازی اطلاعات اسلب در صحنه های کارخانه با استفاده از شبکه های عصبی کانولوشن عمیق
کلمات کلیدی
کاربرد صنعتی، اسلب فولادی، محلی سازی متن، یادگیری عمیق، شبکه عصبی کانولوشن عمیق، اعتماد جمع شده
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
This paper proposes a novel algorithm for localizing slab identification numbers (SINs) in factory scenes. Automatic identification of product information is important for the process management, and localization of SINs in complex scenes is a major challenge for the recognition. A previous rule-based localization algorithm for SINs requires lots of prior knowledge and heuristic tuning for parameters. In this paper, a deep convolutional neural network (DCNN) is employed to overcome these limitations, and accumulated confidence is proposed to utilize neighboring outputs of the DCNN in a scene. The localization error is remarkably reduced to 1.44% by the proposed algorithm compared to 4.59% in the previous work. The proposed data-driven method can be applied to construct other automatic identification systems with minimal manual handling.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 77, 1 July 2017, Pages 34-43
نویسندگان
, ,