基于智慧计量实验室的多源异构检测数据智能提取技术研究OA北大核心CSTPCD

文章在解决智慧计量实验室中多源异构检测数据的提取与处理问题,对计量实验室检测数据类型和异构类信息提取面临的问题进行分析,提出基于图像处理的检测数据提取技术路线;设计了一种基于可微分二值化网络(differentiable binarization networks,DBNet)和卷积循环神经网络(convolutional recurrent neural network,CRNN)的检测数据智能提取技术,实现了对多源异构数据的自动检测、识别和提取。在此基础上,研制了多源异构检测数据智能提取装置,并进行了验证,结果表明,该装置能够有效地提取纸质报告或表单中的检测数据等关键信息,具有较高的准确性和较快的响应速度,为智慧计量实验室的数据管理和分析提供了有力支持。该研究对于推动智慧计量实验室的建设和试验检测数据应用具有重要意义。