《表4 算法运行硬件配置：基于卷积神经网络的电力操作票文字识别方法》

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《基于卷积神经网络的电力操作票文字识别方法》

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本文使用的测试数据集来自国网浙江省电力有限公司某供电公司在运维检修中采集到的电力操作票图像。测试数据集共计10万张高清晰度图像和经过压缩后的10万张低清晰度图像，高清晰度图像与低清晰度图像一一对应，高清晰度图像的PSNR值是本文图像增强方法的学习标签，低清晰度图像作为本文图像增强方法与CBTR方法的输入。测试数据集包含1 000个常用汉字，分别来自100位书写者。本文在Tensorflow框架下实现CBTR方法，算法运行的硬件配置如表4所示。