基于注意力机制的农资标签文本检测

来源：中国农机化学报杂志2022年第10期北京时间：

作者：殷昌山, 杨林楠, 胡海洋,

单位：1. 云南农业大学大数据学院，昆明市，650201； 2. 云南省农业大数据工程技术研究中心，昆明市，650201；3. 绿色农产品大数据智能信息处理工程研究中心，昆明市，650201

摘要：农资包装上的文本含有登记证号、有效成分含量、生产许可证号、产品标准号等产品相关信息，这些不仅为农民购买农资提供重要的依据，还有助于农资监督机构发现影响农资安全的问题，同时也对出口农资的识别有极大的帮助。基于农资包装图像构建数据集，提出一种基于注意力机制的农资标签文本检测模型，该模型使用Swin-Transformer作为骨干网络，采用FPN提取文本特征，设计双特征融合模块（Twin Feature Fusion Module，TFFM）来统合局部特征和全局特征，预测阶段采用缩放式扩展算法来生成文本边框。该模型在自建农资包装图像数据集上的试验结果表明：其准确率、召回率和F值分别为91.4%、87.3%和89.3%，均优于主流方法，对农资包装图像文本检测任务具有一定的优越性。

关键词：计算机视觉,农资标签,语义分割,文本检测,文本识别

基金资助：云南省重大科技专项计划项目资助（202002AD080002）