基于深度学习的馆藏图书索书号识别算法

摘要

针对读者由于不熟悉索书号的排架方式等造成找书不便、耗时长等问题，提出了一种基于改进YOLOv5s和OCR技术的馆藏图书索书号识别算法。该算法由两部分构成，一是改进的YOLOv5算法识别图书书脊的索书号标签区域，二是EasyOCR识别该区域内的索书号文本。为了提高检测速度，对YOLOv5s算法进行了轻量化改进。首先，使用轻量化的MobileNetV3作为主干网络，降低参数量和计算量；其次，使用更高效的SimSPPF改进原始的SPP，加快网络运算速度；最后，在特征融合网络嵌入CA坐标注意力机制，提高模型的识别精度。实验结果表明，本算法比改进前算法具有更高的识别精度和更快的速度，能快速准确地识别图书索书号。本算法有助于推动图书馆由数字化向智慧化发展，为读者提供更加便捷、高效、个性化的服务。

关键词

目标检测 / 轻量化 / YOLOv5 / OCR / 图书索书号