基于改进CRNN网络的卷烟件烟上行码识别方法研究OA北大核心CSTPCD

在卷烟物流系统中,卷烟追溯标签包含了一维条码未包含的部分分拣关键信息,可极大提升分拣效率,其关键在于高精度标签识别。为实现卷烟追溯标签的精准识别,提出一种基于改进于卷积循环神经网络(Convolutional Recurrent Neural Network,CRNN)的卷烟追溯标签识别网络,称为RA-CRNN。该方法的特征提取受ResNet启发引入了残差结构,并通过注意力和门控机制提升识别精度。改进后算法的识别准确率较目其他先进的文本识别算法有所提升,对追溯标签识别准确率达到97.87%,可满足工业自动化卷烟追溯标签识别的要求。