【摘 要】
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烟草码在我国烟草行业中具有着非常重要的地位。有关部门为了证明进烟渠道合法,在卷烟到达烟草批发企业进行配送前打上两行共32位由数字和字母构成的激光喷码。烟草码是香烟的身份标识,在防止走私、假冒等方面起到了无可替代的作用。而核验激光码需要工作人员逐一核对并录入,耗费大量人力精力,且易出现错误。因此,本文提出了一种基于深度学习的光学字符识别OCR（Optical Character Recognitio
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烟草码在我国烟草行业中具有着非常重要的地位。有关部门为了证明进烟渠道合法,在卷烟到达烟草批发企业进行配送前打上两行共32位由数字和字母构成的激光喷码。烟草码是香烟的身份标识,在防止走私、假冒等方面起到了无可替代的作用。而核验激光码需要工作人员逐一核对并录入,耗费大量人力精力,且易出现错误。因此,本文提出了一种基于深度学习的光学字符识别OCR（Optical Character Recognition）算法,实现了手机拍照便能自动定位并识别出烟草激光码的目标。OCR作为一种较为成熟的技术,早已运用在了简单背景的字符识别领域如车牌识别等。然而由于香烟壳本身的复杂性与多样性,激光码本身的字体多样性与易受干扰性,市面上已有的OCR软件在该领域中的效果达不到工业要求;同时,深度学习需要获取大量激光码真实样本,耗费大量人力物力;此外,香烟背景和字体难以区分,使得字体的定位变得更加困难。本文提出的算法分为两部分,定位和识别。在识别部分,通过人工数据增强的方式扩充数据集,并构建改进了基于CRNN神经网络结构的识别模型;在定位部分,采用了自上而下和自下而上结合的双向滑动窗口,以定位字体的位置。在实验中,我们兼顾了算法准确性与计算耗时。最终,我们的烟草码识别算法达到了定位准确率超过93%,16位字符识别全对率超过70%,单字符识别率超过98%,运行时间小于0.5秒的效果。
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