恭喜武漢工程大學;武漢逸錦科技有限公司王浩獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜武漢工程大學;武漢逸錦科技有限公司申請的專利一種高效的類手-文混合目標檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114359885B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-27發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111620882.8，技術領域涉及：G06V20/62；該發明授權一種高效的類手-文混合目標檢測方法是由王浩;周華兵;張彥鐸;盧濤;魯統偉;李迅;王燕燕設計研發完成，并于2021-12-28向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種高效的類手-文混合目標檢測方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種高效的類手?文混合目標檢測方法，通過設計的混合目標檢測模型在已經具備手指、筆等類柱體物和目標文本的圖像數據集進行訓練，平衡地劃分訓練的正負樣本，使深度網絡模型只對圖像中同時包含類手指指尖和文本字詞的區域感興趣，降低深度網絡模型在圖像其他區域所生成的預測框的置信度，從而在現實閱讀場景中做到模型只對手指所指向的文本進行檢測，而忽略當前頁的其他文本字詞，避免了對圖像中手指、筆等類柱體物和文字的兩次目標檢測與坐標變換的過程，優化了檢測的實時性，簡化了檢測的思路。
本發明授權一種高效的類手-文混合目標檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種高效的類手-文混合目標檢測方法，其特征在于：包括以下步驟：S1：采用圖像合成及數據增強的方式制備包括手指、筆的類柱體物指向文本的類手-文混合目標數據集，劃分類手-文混合目標數據集中圖像的正樣本和負樣本，對圖像的目標區域標注真實框，記錄真實框的坐標信息；S2：設計適用于類手-文混合目標檢測的算法搭建深度神經網絡模型；以深度神經網絡模型輸出的預測框與真實框之間的面積交并比為預設閾值，用于平衡劃分訓練正負樣本；S3：采用類手-文混合目標數據集迭代訓練深度神經網絡模型，從圖像數據中提取特征并且按照給定的目標檢測原理和預設閾值回歸得到與真實框相近的混合目標檢測候選框；S4：采用訓練后調整好參數權重的深度神經網絡模型對現實閱讀場景下的類手-文驗證集和測試集進行類手-文混合目標的檢測。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人武漢工程大學;武漢逸錦科技有限公司，其通訊地址為：430074 湖北省武漢市洪山區雄楚大街693號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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