一种基于深度学习的曲面文本检测方法
实质审查的生效
摘要
本发明涉及一种基于深度学习的曲面文本检测方法，包括以下步骤：S1：构建标签图像数据集并进行标注；S2：构建图像识别模型，所述图像识别模型包括骨干网、特征融合组件、文本检测组件，所述图像识别模型的输入图像通过骨干网提取后送入特征融合组件进行拼接，并将拼接后的特征图送入文本检测组件进行文本框预测；S3：基于标签图像数据集对图像识别模型进行训练；S4：将待识别的标签图像送入图像识别模型进行检测，获取文本框目标检测结果。与现有技术相比，本发明具有识别精度高、检测效果好等优点。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的曲面文本检测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114373184A
申请号 ：
CN202111464547.3
公开（公告）日 ：
2022-04-19
申请日 ：
2021-12-03
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
王道累肖佳威李超朱瑞袁斌霞韩清鹏
申请人 ：
上海电力大学
申请人地址 ：
上海市杨浦区平凉路2103号
代理机构 ：
上海科盛知识产权代理有限公司
代理人 ：
叶敏华
优先权 ：
CN202111464547.3
主分类号 ：
G06V30/412
IPC分类号 ：
G06V30/412 G06V30/413 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06V10/44 G06V10/774 G06V10/82 G06V10/80
法律状态
2022-05-06 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 30/412
申请日 : 20211203
申请日 : 20211203
2022-04-19 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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