申请/专利权人：华东师范大学

申请日：2020-05-22

公开（公告）日：2020-09-15

公开（公告）号：CN111666939A

主分类号：G06K9/32(20060101)

分类号：G06K9/32(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2021.02.26#授权;2020.10.13#实质审查的生效;2020.09.15#公开

摘要：本发明公开了一种基于边距约束的任意形状的场景文本检测方法，该方法通过深度网络提取场景图片中的特征，利用特征信息进行处理生成文本实例图来完成文本检测。同时充分利用文本实例间存在的边距约束，利用生成边距作为整个网络的一个辅助手段来修正文本实例图，产生更精确的检测结果。本发明对给定的的自然场景图片进行文本检测，实现高精度的输出对应的文本区域的坐标位置。

主权项：1.一种基于边距约束的任意形状的场景文本检测方法，其特征在于，该方法包括以下具体步骤：步骤1：输入场景文本图像，通过深度卷积神经网络得到待检测文本图像的深度特征信息；步骤2：对步骤1得到的深度特征信息通过全卷积网络进行处理得到数个大小不同分割结果，即数个大小不同的文本实例图；步骤3：对步骤2所述的数个大小不同的文本实例图进行残差处理，得到文本实例之间的边距图，同时利用边距图来修正文本实例图；步骤4：对步骤3修正后的文本实例图进行扩张文本实例区域算法处理后，调用OpenCV轮廓检测输出对应的文本区域的位置坐标，得到文本检测结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华东师范大学 基于边距约束的任意形状的场景文本检测方法

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