申请/专利权人：中山大学

申请日：2020-10-16

公开（公告）日：2021-02-26

公开（公告）号：CN112418225A

主分类号：G06K9/34(20060101)

分类号：G06K9/34(20060101);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：2023.07.21#授权;2021.03.16#实质审查的生效;2021.02.26#公开

摘要：本发明提供一种面向地址场景识别的离线文字识别方法，该方法对数据集进行预处理：去除数据集标注文本中无法识别的生僻字，以及该标注文本对应的图像，其中，数据集包括图像和图像对应的标注文本；使用ICDAR2017RCTW数据集对连接预选框网络CTPN进行训练；训练卷积循环神经网络CRNN模型；输入预处理后的图像，使用CTPN定位图像中所有文本的位置，并使用矩形框将文本框出，提供矩形的顶点坐标以及宽高；将输出的文本框坐标输入CRNN，对文本框中的文本进行识别，输出预测文本，提高了地址识别的准确率。

主权项：1.一种面向地址场景识别的离线文字识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对数据集进行预处理：去除数据集标注文本中无法识别的生僻字，以及该标注文本对应的图像，其中，数据集包括图像和图像对应的标注文本；S2：使用ICDAR2017RCTW数据集对连接预选框网络CTPN进行训练；S3：训练卷积循环神经网络CRNN模型；S4：输入预处理后的图像，使用CTPN定位图像中所有文本的位置，并使用矩形框将文本框出，提供矩形的顶点坐标以及宽高；S5：将步骤S4中输出的文本框坐标输入CRNN，对文本框中的文本进行识别，输出预测文本。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中山大学 一种面向地址场景识别的离线文字识别方法

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