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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明提供一种位于三维多平面文本的识别方法，包括：获取含有连续多平面的文本块的图像数据；对所述图像数据进行处理，得到特征向量数据；根据所述特征向量数据，得到图像数据内的平面信息数据；根据所述特征向量数据，得到图像数据内的文本图像信息数据；根据所述平面信息数据与所述文本图像信息数据，得到文本数据；根据所述文本数据，得到文字内容数据。通过本发明公开的一种位于三维多平面文本的识别方法，能够对三维场景下的文字进行识别。
主权项：1.一种位于三维多平面文本的识别方法，其特征在于，包括：获取含有连续多平面的文本块的图像数据；将所述图像数据作为参数，输入到卷积神经网络的残差网络内，得到中间数据；将所述中间数据作为参数，输入到所述卷积神经网络的池化层内，得到特征向量数据，其中，所述特征向量数据包括单通道像素级的文本分数特征图数据与多通道几何图形特征图数据；将所述特征向量数据中的单通道像素级的文本分数特征图数据，输入到卷积神经网络的全连接层网络中，得到图像数据内的平面信息数据，其中，所述平面信息数据包括平面数量数据与平面参数数据，所述平面参数数据包括编码、法线以及偏移量，所述全连接层网络的回归平面参数的损失函数，表示为：S*表示需要平面数量数据，S表示网络中预设平面数量数据，Pi*表示预测目标点的三维坐标，Pj表示平面上拍摄点的三维坐标；将所述特征向量数据中的多通道几何图形特征图数据，输入到卷积神经网络中，得到图像数据内的文本图像信息数据，其中，所述文本图像信息数据包括图像数据内文本块的位置数据与文本块方向数据；根据所述平面信息数据中的平面参数数据，得到透视变换数据；根据所述透视变换数据与文本图像信息数据中的文本块的位置数据，得到文本数据；根据所述文本数据，得到文字内容数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 一种位于三维多平面文本的识别方法、装置、设备及介质
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