申请/专利权人：吉林大学

申请日：2023-12-20

公开（公告）日：2024-01-23

公开（公告）号：CN117437647A

主分类号：G06V30/19

分类号：G06V30/19;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/084;G06V10/82;G06V30/22

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.02.09#实质审查的生效;2024.01.23#公开

摘要：本发明涉及人工智能与古文字方向交叉技术领域，特别是涉及基于深度学习和计算机视觉的甲骨文字检测方法，包括：获取待检测甲骨文拓片；将所述甲骨文拓片输入预设的检测模型中，获取所述甲骨文拓片上的甲骨文字区域预测结果，其中，所述检测模型基于训练集训练获得，所述训练集包括甲骨文拓片图像和甲骨文单字图像，所述检测模型采用轻量级神经网络构建。本发明充分利用已有甲骨文字体数据，借助深度学习算法，将甲骨文字的结构先验信息引入到检测模型中，使深度学习模型在优化的过程中学习并利用甲骨文字特有的形状特征，正确区分文字与非文字区域，提升甲骨文字检测结果的准确性。

主权项：1.基于深度学习和计算机视觉的甲骨文字检测方法，其特征在于，包括：获取待检测甲骨文拓片；将所述甲骨文拓片输入预设的检测模型中，获取所述甲骨文拓片上的甲骨文字区域预测结果，其中，所述检测模型基于训练集训练获得，所述训练集包括甲骨文拓片图像和甲骨文单字图像，所述检测模型采用轻量级神经网络构建；所述检测模型包括：骨干网络模块、类别预测模块、区域预测模块，所述骨干网络模块用于通过卷积运算提取输入图像的特征图；所述类别预测模块用于基于所述特征图进行类别预测，获取类别预测图；所述区域预测模块用于基于所述类别预测图和特征图融合后进行区域预测，输出区域预测图。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 吉林大学 基于深度学习和计算机视觉的甲骨文字检测方法

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