恭喜广东工业大学叶武剑获国家专利权
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龙图腾网恭喜广东工业大学申请的专利一种街景文字识别方法、系统、设备和介质获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN115376118B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202211024989.0,技术领域涉及:G06V20/62;该发明授权一种街景文字识别方法、系统、设备和介质是由叶武剑;袁凯奕;劳俊明;刘怡俊设计研发完成,并于2022-08-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种街景文字识别方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了:本发明公开了一种街景文字识别方法、系统、设备和介质,当接收到街景图像时,通过预设的轻量级实例分割模型对街景图像进行检测识别,并分割街景图像,对分割出来的初始文本区域进行投影转换,得到中间文本区域。通过预设的场景文本检测模型对中间文本区域进行文本区域检测,确定场景文本特征所在的目标文本区域,接着通过预设的文本识别模型识别目标文本区域内的目标字符,确定街景图像对应的图像文字。通过轻量级实例分割模型将图片中的非文本区域剔除,通过对投影转换,将图片中的扭曲、畸变等干扰因素去除,再结合场景文本检测模型和文本识别模型进行识别,不仅识别效率快,且识别准确率高。
本发明授权一种街景文字识别方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了:1.一种街景文字识别方法,其特征在于,包括:当接收到街景图像时,通过预设的轻量级实例分割模型分割所述街景图像,得到初始文本区域;对所述初始文本区域进行投影转换,得到中间文本区域;通过预设的场景文本检测模型检测所述中间文本区域,确定场景文本特征所在的目标文本区域;通过预设的文本识别模型识别所述目标文本区域内的目标字符,确定所述街景图像对应的图像文字;所述预设的轻量级实例分割模型包括多个轻量级层、特征金字塔网络层和预测类别处理层;所述当接收到街景图像时,通过预设的轻量级实例分割模型分割所述街景图像,得到初始文本区域的步骤,包括:当接收到街景图像时,通过各所述轻量级层分别提取所述街景图像在不同尺度下的语义特征;通过所述特征金字塔网络层对所述语义特征进行多尺度特征融合,得到语义特征图;通过所述预测类别处理层对所述语义特征图进行预测,得到多个预测类别对应的预测框和所述预测框内的类别像素概率图;按照所述预测类别分别采用所述预测框分割对应的所述类别像素概率图,并结合所述街景图像生成初始文本区域;所述预测类别处理层包括原型特征分割层和实例类别预测层;所述通过所述预测类别处理层对所述语义特征图进行预测,得到多个预测类别对应的预测框和所述预测框内的类别像素概率图的步骤,包括:通过所述原型特征分割层分割所述语义特征图,得到多个原型特征图;通过所述实例类别预测层对所述语义特征图进行预测,得到所述语义特征图内多个预测类别分别对应的多个候选框和多个初始特征系数;按照非极大值抑制算法分别去除所述预测类别对应的多个所述候选框内重复的候选框,得到所述预测类别对应的预测框和多个目标特征系数;将全部所述原型特征图分别与对应的所述目标特征系数相乘,得到所述预测框内的类别像素概率图。
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