基于Ghost模块的农资图像文本检测算法及其应用

来源：湖北农业科学杂志2024年第8期北京时间：

作者：殷昌山, 杨林楠, 罗爽

单位：云南农业大学大数据学院/云南省农业大数据工程技术研究中心/绿色农产品大数据智能信息处理工程研究中心,昆明 650201

摘要：针对农资图像中文本的检测速度慢并且缺乏移动端的应用等问题,基于农资图像数据集,提出了一种基于Ghost模块的农资图像文本检测算法,该算法对DB网络进行改进,使用MobileNetv2网络来提取基础特征,引入多尺度特征融合模块来获得多层之间的特征融合,并采用可微分二值化后处理算法预测文本,使其能够快速地检测农资图像中的文本。该算法在农资图像数据集上的准确率基本达到了主流算法的标准,检测速度达18.6 img/s,参数量为2.99 M,具备轻量级的特征,将此算法部署到移动端设备上并成功运行。

关键词：农资图像,文本检测,文本识别,Ghost模块

基金资助：云南省重大科技专项计划（202102AE090015）