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作者：王雨青;黄政林;刘新昊;李英帼;韦应靖;
单位：中国辐射防护研究院;辐射安全与防护山西省重点实验室;中核集团辐射防护技术重点实验室;清华大学核能与新能源技术研究院;
摘要：为提高X、γ剂量率仪检定、校准的自动化程度，提出一种基于计算机视觉的X、γ剂量率仪数字识别系统。该系统可实现摄像头视频采集、采集图像预处理、仪表图像的文本检测与识别以及识别结果的后处理。分别采用DBNet与CRNN-CTC作为文本检测与文本识别的模型，比较不同骨干网络结构对模型的影响。在平衡准确性和速度指标后，选择MoblieNetV3作为文本检测和识别模型的骨干网络，对32种常见的X、γ剂量率仪进行识别实验。结果表明：经算法过滤后，仪器识别准确率可达到100%；对于绝大部分仪器，使用数字识别系统效率可以提高20%以上，但是对于显示界面刷新面积较大的仪器，摄像机难以识别，仍需要人工检定。
关键词：数字识别系统;;机器视觉技术;;深度学习;;图像处理;;文本检测;;文本识别;;计量检定
