基于改进DBNet-RNN的声级计读数识别方法

摘要： 为提高声级计校准工作效率，提出了一种基于深度学习神经网络的声级计图像读数检测与识别方法。读数检测模型以DBNet为基础模型，将ShuffleNetV2作为主干网络，显著降低模型参数量；为提高读数区域检测精度，引入高效通道注意力ECA模块，提高网络对于通道特征的提取能力，优化后的模型在保持精度的同时参数量缩减为原来的15.4%,计算量缩减为原来的67.4%。读数识别模型以CRNN... （共9页）