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龍圖騰網(wǎng)恭喜深圳市聯(lián)洲國際技術(shù)有限公司申請的專利一種文字識別方法、裝置、終端設備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114155541B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-01發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111354701.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V30/40；該發(fā)明授權(quán)一種文字識別方法、裝置、終端設備及存儲介質(zhì)是由黃迪臻設計研發(fā)完成，并于2021-11-16向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種文字識別方法、裝置、終端設備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種文字識別方法、裝置、終端設備及存儲介質(zhì)，所述文字識別方法包括：獲取樣本文字數(shù)據(jù)集，對樣本文字數(shù)據(jù)集進行預處理，生成標簽圖像；將標簽圖像輸入文字識別模型進行訓練，使用卷積層提取圖像特征，使用池化層進行降采樣，使用上采樣層或反卷積層還原圖像分辨率，最后一層使用sigmoid層將輸出概率歸一化以輸出多個尺度的預測圖，并對所述文字識別模型的損失函數(shù)進行優(yōu)化，得到訓練好的文字識別模型；將待識別文字圖像進行預處理后輸入到訓練好的文字識別模型，輸出清晰尺度的預測圖；對清晰尺度的預測圖進行解析，得到待識別文字圖像的文字序列。本發(fā)明通過一個全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)端到端的文字識別，過程簡單、運算量小、準確度高。

本發(fā)明授權(quán)一種文字識別方法、裝置、終端設備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種文字識別方法，其特征在于，包括：獲取樣本文字數(shù)據(jù)集，并對所述樣本文字數(shù)據(jù)集中的每一個文字圖像進行預處理；其中，所述樣本文字數(shù)據(jù)集包括文字位置、文字中各字符的位置以及字符類別；根據(jù)預處理后的文字圖像生成標簽圖像，所述標簽圖像包括文字區(qū)域、文字邊界區(qū)域、字符區(qū)域、字符邊界區(qū)域和字符類別，對所述文字邊界區(qū)域和所述字符邊界區(qū)域進行擴散標注；將所述標簽圖像輸入文字識別模型進行訓練，使用卷積層提取圖像特征，使用池化層進行降采樣，使用上采樣層或反卷積層還原圖像分辨率，最后一層使用sigmoid層將輸出概率歸一化以輸出多個尺度的預測圖，并使用優(yōu)化器對所述文字識別模型的損失函數(shù)進行優(yōu)化，得到訓練好的文字識別模型；將待識別文字圖像進行預處理后輸入到訓練好的文字識別模型，由所述訓練好的文字識別模型輸出清晰尺度的預測圖；其中，所述清晰尺度的預測圖包括文字區(qū)域、文字邊界區(qū)域、字符區(qū)域、字符邊界區(qū)域和字符類別的預測圖；對所述清晰尺度的預測圖進行解析，得到所述待識別文字圖像的文字序列；其中，所述對所述清晰尺度的預測圖進行解析，得到所述待識別文字圖像的文字序列，具體包括：根據(jù)文字區(qū)域預測圖和文字邊界區(qū)域預測圖對文字框進行解析，得到文字區(qū)域；根據(jù)字符區(qū)域預測圖和字符邊界預測圖對所述文字區(qū)域中的字符框進行解析，得到字符區(qū)域；將所述字符區(qū)域中概率最大的字符類別作為該像素點的類別，統(tǒng)計像素數(shù)目最多的字符類別，作為該字符框的最終字符類別；根據(jù)字符位置連接字符得到所述待識別文字圖像的文字序列。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人深圳市聯(lián)洲國際技術(shù)有限公司，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市南山區(qū)高新技術(shù)園區(qū)科發(fā)路1號富利臻大廈5樓；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。