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龍圖騰網(wǎng)恭喜南昌航空大學(xué)申請的專利一種場景文本分割方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(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：CN117671692B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13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：202311699548.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V30/148；該發(fā)明授權(quán)一種場景文本分割方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)是由楊素華;江少鋒;周振浪;趙富臣設(shè)計研發(fā)完成，并于2023-12-12向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種場景文本分割方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種場景文本分割方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，涉及圖像分割技術(shù)領(lǐng)域，方法包括：采用訓(xùn)練集訓(xùn)練場景文本分割網(wǎng)絡(luò)得到場景文本分割模型；場景文本分割網(wǎng)絡(luò)包括相連的粗粒度文本分割模塊和卷積細(xì)化模塊，卷積細(xì)化模塊的輸出與粗粒度文本分割模塊的輸出逐像素相加作為場景文本分割網(wǎng)絡(luò)的輸出；粗粒度文本分割模塊為SegFormer網(wǎng)絡(luò)；網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時SegFormer網(wǎng)絡(luò)增加第一多層感知機(jī)，SegFormer網(wǎng)絡(luò)中的MLPLayers的輸出與第一多層感知機(jī)連接，第一多層感知機(jī)輸出的4個預(yù)測結(jié)果與場景文本分割網(wǎng)絡(luò)輸出的1個預(yù)測結(jié)果用于對場景文本分割網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行監(jiān)督訓(xùn)練。本發(fā)明提高了文本分割的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)一種場景文本分割方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種場景文本分割方法，其特征在于，包括：采用訓(xùn)練集訓(xùn)練場景文本分割網(wǎng)絡(luò)，得到場景文本分割模型；所述場景文本分割網(wǎng)絡(luò)包括粗粒度文本分割模塊和卷積細(xì)化模塊，所述粗粒度文本分割模塊的輸出連接所述卷積細(xì)化模塊的輸入，所述卷積細(xì)化模塊的輸出與所述粗粒度文本分割模塊的輸出逐像素相加作為所述場景文本分割網(wǎng)絡(luò)的輸出；所述粗粒度文本分割模塊為SegFormer網(wǎng)絡(luò)；所述卷積細(xì)化模塊用于對所述粗粒度文本分割模塊的輸出進(jìn)行細(xì)粒度分割；采用所述場景文本分割模型對待分割圖像進(jìn)行文本分割，得到場景文本分割結(jié)果；所述場景文本分割網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時，所述SegFormer網(wǎng)絡(luò)增加第一多層感知機(jī)，所述SegFormer網(wǎng)絡(luò)中的MLPLayers的輸出與第一多層感知機(jī)連接，所述第一多層感知機(jī)輸出的4個文本分割特征圖與所述場景文本分割網(wǎng)絡(luò)輸出的1個文本分割特征圖用于對所述場景文本分割網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行監(jiān)督訓(xùn)練；所述卷積細(xì)化模塊包括編碼器和解碼器，所述編碼器的輸出連接所述解碼器的輸入，所述編碼器包括依次連接的第一卷積層、第一卷積塊、第二卷積塊、第三卷積塊和第四卷積塊，所述第一卷積塊、所述第二卷積塊、所述第三卷積塊和所述第四卷積塊均包括依次進(jìn)行的卷積操作、下采樣操作、層歸一化操作和GELU激活函數(shù)操作，所述解碼器包括依次連接的第五卷積塊、第六卷積塊、第七卷積塊、第八卷積塊和第二卷積層，第五卷積塊、第六卷積塊、第七卷積塊和第八卷積塊均包括依次進(jìn)行的上采樣操作、卷積操作、層歸一化操作和GELU激活函數(shù)操作；所述第一卷積層與所述第二卷積層跳躍連接，所述第一卷積塊與所述第八卷積塊跳躍連接，所述第二卷積塊與所述第七卷積塊跳躍連接，所述第三卷積塊與所述第六卷積塊跳躍連接，所述第一卷積層的輸入與所述第二卷積層的輸出逐像素相加作為所述卷積細(xì)化模塊的輸出。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)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)人南昌航空大學(xué)，其通訊地址為：330063 江西省南昌市豐和南大道696號；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)”。