何伟鑫,邓建球,丛林虎

(海军航空大学 岸防兵学院，山东 烟台 264001)

0 引言

随着智能化时代的发展，大多数行业均向着人工智能化方面发展。部队也在积极寻求着人工智能方面的应用。海航机载弹药大队任务繁忙，弹库装备出入库次数较多，而每一次进出均需进行出入库的登记。而目前却还是人工登统计的方式进行着工作，浪费时间与人力，这与我军的发展目标背道而驰。随着深度学习的发展，可利用自然场景文字识别技术识别装备上的编号，实现弹库自动化登统计方式[1-4]。

识别自然场景中的文字意指从图片中定位到文字部分，而后得出具体文字内容的过程。该过程不仅可单独用于文字的实际识别，同时也可与场景文字检测算法组合成为一个连续的端到端场景文字识别系统。场景文字识别技术是一项难度系数较大的任务，因为自然场景中不仅存在光照的变化以及图像的复杂背景，同时文字存在的多角度、多维、文字的长度等也影响着场景文字识别的准确度。所以，不同于传统图像分类技术，自然场景文字识别技术[5-9]寻求的是从图像中识别出非固定长度序列。

传统文本识别方法局限太大，如模板匹配法在一些应用很凑效，如身份证号码识别，其只存在阿拉伯数字、字体统一清晰，识别难度较低。然而较复杂的场景，传统方法难以满足需求。而OCR的通用方法：设计特征，提取特征而后进行分类，得出最终识别结果，但效果也很难达到应用需求。……