OCR文字识别
OCR（Optical Character Recognition）文字识别是一种AI算法，用于检测图像中的文字区域并将文字信息转换为文本数据。由文字检测和文字识别两个阶段组成，广泛应用于车牌读取、表单处理、标志识别等领域。
算法概述
OCR处理由以下两个阶段组成。
- 文字检测（CTPN）：定位图像中的文字区域，检测位置和范围。支持复杂背景和倾斜文字
- 文字识别（CRNN）：将检测到的文字区域转换为文本。无需逐字符分割，可端到端识别不定长文本序列
边缘AI基板（RV1126B）运行效率
| 算法 | 模型大小 | 处理时间 |
|---|---|---|
| 文字检测（CTPN） | 3.31MB | 52ms |
| 文字识别（CRNN） | 6.19MB | 3ms |
主要特点
- 两阶段流水线：检测→识别的高效处理流程
- 不定长文本支持：可端到端识别不定长的文本序列
- 轻量模型：检测 3.31MB、识别 6.19MB 的紧凑模型尺寸
- 高速识别：识别处理每字符约3ms
应用场景
- 车牌自动读取
- 表单与票据的自动数据录入
- 标志与标牌的文字信息提取
- 生产线的序列号读取
- 名片信息数字化
- 仪表与计量器的数值读取
边缘AI基板上的实现
利用 RV1126B 的 NPU，实现文字检测 52ms、文字识别 3ms 的高速OCR处理。从摄像头输入到文本输出可全部在边缘端完成。