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申请/专利权人：南京埃伯顿自动化设备有限公司
摘要：本发明公开了基于改进的CRNN药盒字符识别方法，涉及字符识别技术领域，包括对CRNN模型中的CNN部分的改进和对CRNN模型中的LSTM结构的改进。本发明通过在原有的线性层中增加分支以获得改进的CRNN的特征提取模块，以便提取深层较长序列轮廓特征。本发明还通过将LSTM输入门与遗忘门做合并处理，经过合并后成为了一个新的门结构，并将这个新的门结构与输出门之间建立联系，获得改进后的LSTM结构，信息的遗忘和保留不再是由单门结构来做决定，输入门和遗忘门都将发挥巨大的作用，进一步提高对文字字符识别的准确性。
主权项：1.基于改进的CRNN药盒字符识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对CRNN模型中的CNN部分进行改进：通过在原有的线性层中增加分支以获得改进的CRNN的特征提取模块；S2、基于步骤S1的改进，继续对CRNN模型中的LSTM结构进行改进：将LSTM输入门与遗忘门做合并处理，经过合并后成为了一个新的门结构，并将这个新的门结构与输出门之间建立联系，获得改进后的LSTM结构；S3、基于步骤S1和步骤S2的改进，获得改进的CRNN模型；S4、训练改进的CRNN模型；S5、利用训练完成的改进的CRNN模型进行药盒字符识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京埃伯顿自动化设备有限公司 基于改进的CRNN药盒字符识别方法
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