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作者：王雨青;黄政林;孙博文;王桢;李胤;崔伟;唐智辉;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：中子周围剂量当量监测是核电站、加速器等核设施周围辐射防护监测的重要内容。为提高中子周围剂量监测仪表检定的自动化程度,基于深度学习的文本检测与文本识别算法,建立了中子剂量率仪的自动读数系统。对比了三种不同的文本检测与文本识别模型对于中子剂量率仪表的识别效果,实验结果表明DBNet与CRNN模型具有较高的准确性且同时保证了推理的快速性。对20种常见的中子周围剂量当量率仪进行了识别测试,测试结果表明,自动读数系统对于所测试仪表的识别准确率均可达到90%以上,且经过滤算法后准确率可提升至100%,系统处理一帧图像的时间在0.7 s左右。
关键词：深度学习;;中子周围剂量;;计量检定;;机器视觉;;光学字符识别;;自动化
