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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京創(chuàng)贏東方科技有限公司申請(qǐng)的專利文本識(shí)別方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114973268B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210475607.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V30/162；該發(fā)明授權(quán)文本識(shí)別方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備是由楊明坤設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-04-29向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本文本識(shí)別方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本公開(kāi)涉及一種文本識(shí)別方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備，該方法獲取待檢測(cè)圖像對(duì)應(yīng)的初始文本區(qū)域；在確定所述初始文本區(qū)域?yàn)榉撬綘顟B(tài)的情況下，對(duì)所述初始文本區(qū)域進(jìn)行形變處理，得到所述初始文本區(qū)域?qū)?yīng)的水平文本區(qū)域；根據(jù)所述水平文本區(qū)域，確定所述待檢測(cè)圖像中的文本。也就是說(shuō)，本公開(kāi)在確定待檢測(cè)圖像對(duì)應(yīng)的初始文本區(qū)域?yàn)榉撬綘顟B(tài)的情況下，先對(duì)該初始文本區(qū)域進(jìn)行形變處理，之后，再基于形變處理后的水平文本區(qū)域進(jìn)行文本識(shí)別，由于該水平文本區(qū)域的形狀比較規(guī)則，其輪廓不會(huì)與文本行過(guò)于貼合，使得根據(jù)該水平文本區(qū)域識(shí)別得到的文本行中的文本不會(huì)被截?cái)啵谋拘懈油暾瑥亩岣吡宋谋咀R(shí)別的準(zhǔn)確率。

本發(fā)明授權(quán)文本識(shí)別方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子設(shè)備在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種文本識(shí)別方法，其特征在于，所述方法包括：獲取待檢測(cè)圖像對(duì)應(yīng)的初始文本區(qū)域；在確定所述初始文本區(qū)域?yàn)榉撬綘顟B(tài)的情況下，對(duì)所述初始文本區(qū)域進(jìn)行形變處理，得到所述初始文本區(qū)域?qū)?yīng)的水平文本區(qū)域；根據(jù)所述水平文本區(qū)域，確定所述待檢測(cè)圖像中的文本；所述獲取待檢測(cè)圖像對(duì)應(yīng)的初始文本區(qū)域包括：將所述待檢測(cè)圖像輸入預(yù)先訓(xùn)練的文本區(qū)域檢測(cè)模型，以獲取所述文本區(qū)域檢測(cè)模型輸出的所述初始文本區(qū)域；所述文本區(qū)域檢測(cè)模型通過(guò)以下方式訓(xùn)練得到：獲取多個(gè)樣本集，所述樣本集包括樣本圖像和所述樣本圖像對(duì)應(yīng)的真值二值圖，所述二值圖用于表征所述樣本圖像中的文本區(qū)域；通過(guò)多個(gè)所述樣本集對(duì)目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述文本區(qū)域檢測(cè)模型；所述通過(guò)多個(gè)所述樣本集對(duì)目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述文本區(qū)域檢測(cè)模型包括：循環(huán)執(zhí)行模型訓(xùn)練步驟，直至根據(jù)所述真值二值圖和樣本二值圖確定訓(xùn)練后的目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型滿足預(yù)設(shè)停止迭代條件，將訓(xùn)練后的目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為所述文本區(qū)域檢測(cè)模型；所述樣本二值圖根據(jù)樣本閾值圖和樣本概率圖確定，所述樣本閾值圖和所述樣本概率圖為所述樣本圖像輸入訓(xùn)練后的目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型后輸出的圖像；所述模型訓(xùn)練步驟包括：將多個(gè)所述樣本圖像輸入所述目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以獲取所述目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的每個(gè)所述樣本圖像對(duì)應(yīng)的所述樣本閾值圖和所述樣本概率圖；根據(jù)所述樣本閾值圖和所述樣本概率圖，確定所述樣本二值圖；在根據(jù)所述真值二值圖和所述樣本二值圖確定訓(xùn)練后的目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不滿足所述預(yù)設(shè)停止迭代條件的情況下，根據(jù)所述真值二值圖和所述樣本二值圖確定目標(biāo)損失值，根據(jù)所述目標(biāo)損失值更新所述目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的參數(shù)，得到訓(xùn)練后的目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并將該訓(xùn)練后的目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型作為新的目標(biāo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

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