申请/专利权人：佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院;佛山市广工大数控装备技术发展有限公司

申请日：2020-09-29

公开（公告）日：2021-01-05

公开（公告）号：CN112183545A

主分类号：G06K9/34(20060101)

分类号：G06K9/34(20060101);G06K9/20(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101)

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2021.01.22#实质审查的生效;2021.01.05#公开

摘要：本发明提供了一种任意形状的自然场景文本识别方法，包括如下步骤：S1、自然场景文本图像采集，制作训练数据集和测试数据集；S2、构建文本识别网络模型，用标注好的训练样本数据优化网络模型参数，获得最优的文本识别网络模型；S3、将待识别的自然场景文本图像输入训练好的网络模型，得到文本识别结果，在文本识别中结合了空间注意力机制，为文本识别提高空间位置信息，提高了注意力机制模块对位置信息的敏感度，对文本的外观具有较强的鲁棒性，能够实现任意形状的文本识别。该方法在解决极端纵横比或不规则形状的文本实例检测与识别问题上取得很好效果，而且其识别精度不会受附近文本或背景噪声影响。

主权项：1.一种任意形状的自然场景文本识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、自然场景文本图像采集，制作训练数据集和测试数据集；S2、构建文本识别网络模型，用标注好的训练样本数据优化网络模型参数，获得最优的文本识别网络模型；S3、将待识别的自然场景文本图像输入训练好的网络模型，得到文本识别结果。

全文数据：

权利要求：

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