摘要
本发明公开了一种选票识别方法、系统及选票计票系统,属于投票选举技术领域,包括获取选票的扫描图像数据,并对所述扫描图像数据进行预处理;将预处理后的扫描图像数据输入至卷积神经网络模型中,特征提取层输出多尺度卷积特征图;特征金字塔网络模块接收多尺度卷积特征图,输出多尺度融合特征图;自适应特征融合模块接收多尺度融合特征图,输出自适应融合特征图;特征语义层接收自适应融合特征图,输出语义特征图;分类层接收语义特征图,并输出特征向量至输出层,输出层输出选票识别结果。本发明提升了选票系统的性能,使其能够更准确、稳定地处理各种复杂情况下的选票任务。
技术关键词
融合特征
特征金字塔网络
选票识别方法
卷积特征
多尺度
卷积神经网络模型
语义特征
选票计票系统
全局平均池化
模块
图像
注意力机制
通道
数据
编码
定位码
主机
像素点
系统为您推荐了相关专利信息
航迹预测方法
时空注意力机制
聚类
数据分布特征
多尺度特征融合
瑕疵
图像分割方法
注意力机制
图像分割系统
工业产品图像
遥感图像分割方法
多尺度特征
图像分割模型
注意力
静态上下文