基于深度学习注意力机制的文本实时定位识别方法

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摘要

本发明公开了一种基于深度学习注意力机制的文本实时定位识别方法，包括以下步骤：搭建文本图像采集系统，收集训练样本并进行人工标注，建立OCR数据集，根据OCR数据集的特点，先对图像进行预处理，然后提出深度显著性注意力网络来定位文本区域，将文本与复杂背景区分开。最后利用深度卷积循环注意力来识别文本，实现对文本图像的实时检测识别。本发明无需对字符进行切分，能够有效地提高OCR系统检测识别的精度，并有具有良好的实时性和迁移性，具有广阔的应用前景。

基本信息

专利标题：

基于深度学习注意力机制的文本实时定位识别方法

专利标题（英）：

暂无

公开（公告）号：

CN110569832A

申请号：

CN201910785745.6

公开（公告）日：

2019-12-13

申请日：

2019-08-23

授权号：

CN110569832B

授权日：

2022-05-31

发明人：

汪从玲

申请人：

安徽艾睿思智能科技有限公司

申请人地址：

安徽省合肥市高新区黄山路602号合肥国家大学科技园618号

代理机构：

合肥市上嘉专利代理事务所(普通合伙)

代理人：

李璐

优先权：

CN201910785745.6

主分类号：

G06K9/20

IPC分类号：

G06K9/20 G06K9/62