食品包裝上的標(biāo)簽文本含有生產(chǎn)日期、營(yíng)養(yǎng)成分、生產(chǎn)廠家等食品相關(guān)信息,這些不僅為消費(fèi)者購(gòu)買食品提供了重要依據(jù),也有助于食品監(jiān)督抽檢機(jī)構(gòu)發(fā)現(xiàn)潛在的食品安全問(wèn)題。食品標(biāo)簽文本檢測(cè)是食品標(biāo)簽自動(dòng)識(shí)別的前提,有助于降低人工錄入成本、提高數(shù)據(jù)處理效率�；谑称钒b圖像構(gòu)建數(shù)據(jù)集,提出了一種基于語(yǔ)義分割的距離場(chǎng)模型,以檢測(cè)食品標(biāo)簽。該模型包含像素分類和距離場(chǎng)回歸兩類任務(wù),其中像素分類任務(wù)分割處理圖像中的文本區(qū)域,距離場(chǎng)回歸任務(wù)預(yù)測(cè)文本區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)到該區(qū)域邊界的歸一化距離。為提升模型的檢測(cè)性能,在回歸預(yù)測(cè)模塊中通過(guò)增加注意力模塊優(yōu)化模型結(jié)構(gòu),并針對(duì)距離場(chǎng)回歸任務(wù)損失值過(guò)小、影響模型訓(xùn)練優(yōu)化問(wèn)題對(duì)其損失函數(shù)進(jìn)行了改進(jìn)。消融實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,增加注意力模塊和損失函數(shù)的改進(jìn)使得模型的準(zhǔn)確率分別提高了4.39、3.80個(gè)百分點(diǎn),有效提高了檢測(cè)準(zhǔn)確率。食品包裝圖像數(shù)據(jù)集的對(duì)比實(shí)驗(yàn)表明,采用本文模型檢測(cè)食品標(biāo)簽文本具有較好的性能,其召回率、準(zhǔn)確率分別達(dá)到87.61%、76.50%。 

【文章來(lái)源】：農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào). 2020,51(08)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

基于語(yǔ)義分割的距離場(chǎng)模型檢測(cè)流程

針對(duì)食品包裝圖像中的標(biāo)簽文本檢測(cè)，提出一種基于語(yǔ)義分割的距離場(chǎng)模型(Semantic segmentation based distance field model,DFM)，該模型包含像素分類任務(wù)和距離場(chǎng)回歸任務(wù)。DFM能夠根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)圖像中文本區(qū)域內(nèi)像素點(diǎn)至其邊界的歸一化距離以及文本與背景分割圖。為了有效利用像素分類任務(wù)與距離場(chǎng)回歸任務(wù)之間存在的聯(lián)系以提升模型的檢測(cè)效果，在回歸預(yù)測(cè)模塊中增加了注意力模塊，并且針對(duì)距離場(chǎng)回歸任務(wù)損失值過(guò)小導(dǎo)致模型訓(xùn)練優(yōu)化不佳的問(wèn)題，對(duì)其損失函數(shù)提出改進(jìn)，以提高模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。最后根據(jù)DFM兩類任務(wù)的預(yù)測(cè)結(jié)果利用擴(kuò)展分組算法獲得食品包裝的標(biāo)簽文本區(qū)域。2.1 模型框架

如圖3所示，將ResNet-50網(wǎng)絡(luò)中不同階段得到語(yǔ)義特征f1、f2、f3和f4通過(guò)卷積和上采樣運(yùn)算得到不同維度融合特征P1、P2、P3和P4，其計(jì)算方式為式中Up×s———s倍上采樣函數(shù)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3526320