3D视觉技术在汽车轮胎字符识别中的应用

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基于2D视觉的轮胎字符识别方法存在效率低、精度差、易受光照条件影响等不足,从而导致系统工作不稳定。因此,提出了一种基于3D视觉的轮胎字符识别算法。首先选用3D线扫激光传感器获取轮胎胎面字符的三维点云数据,根据点云数据在Z轴上的高度特征将其转换为灰度值,然后采用以ResNet50为骨干网络的改进型DBNet算法,结合Nadam方法对DBnet算法进行训练优化。在此基础上,进一步采用模型剪枝技术,在保证算法精度的同时,压缩模型参数,提升算法速度,大幅减少了计算量。结果表明,在相关的4种检测算法下,该方法获取到的数据集的准确率高于传统方式数据集8.05%~12.2%,改进的DBNet检测算法结合CRNN识别算法后,在该方法获取的数据集中预测准确率达到了95.45%,单张图像预测速度由107 ms缩减到了45 ms,模型大小也由142.7 MB减少到了15.83 MB,为轮胎字符快速准确识别提供了一种新型的技术方案。
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