申请/专利权人：南京红松信息技术有限公司

申请日：2020-12-30

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN112651353B

主分类号：G06V30/41

分类号：G06V30/41;G06V30/148;G06V30/19;G06V10/82;G06F40/14;G06F40/205;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2021.04.30#实质审查的生效;2021.04.13#公开

摘要：本发明涉及一种基于自定义标签的目标口算的定位识别方法，包括步骤：S1根据预先定义的字符标签，对口算公式进行标注；S2对标注后的原始图像进行裁剪；S3采用可变卷积神经网络进行目标公式的训练和检测，经过可变卷积神经网络处理后，得到特征图像；再训练得出独立的公式定位模型，从而获得公式坐标；S4对每个字符进行定位检测，再对检测出的多个字符候选框的结果做非极大值的抑制处理，获得每个字符框的坐标可信的类别，再获得字符坐标；S5选取坐标范围界定的参考基准，再筛选出中心点落在公式坐标范围内的字符，得到字符集合；再将字符集合进行分类，并排除干扰字符；S6根据字符坐标，结合字符标签的类别，组装公式得到完整的公式。

主权项：1.一种基于自定义标签的目标口算的定位识别方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S1口算标注：根据预先定义的字符标签，对口算公式进行标注，获得标注后的原始图像；S2图像处理：对标注后的原始图像进行裁剪；S3公式定位：采用可变卷积神经网络进行目标公式的训练和检测，经过可变卷积神经网络处理后，得到特征图像；再训练得出独立的公式定位模型，获得公式的检测结果，从而获得公式坐标；S4字符定位：对每个字符进行定位检测，再对检测出的多个字符框的结果作非极大值的抑制处理，获得每个字符框的坐标可信的类别，再根据每个字符的字符框的坐标计算出字符框的中心点，从而获得字符坐标；S5字符提取：选取坐标范围界定的参考基准，再根据判断条件筛选出中心点落在公式坐标范围内的字符，得到筛选后的字符集合；再将字符集合进行分类，并排除干扰字符；S6公式组装：根据公式的字符坐标，结合字符标签的类别，组装公式，得到完整的公式；该基于自定义标签的目标口算的定位识别方法还包括步骤S7解析判断：先对步骤S6获得的公式进行排序，再对等式前后的公式做双向检查，补全存在缺失的数学运算符，验证公式的合理性，再进行自定义标签公式的解析和正误判断；所述步骤S5包括以下步骤：S51：根据公式坐标、字符坐标和标注结果，并以公式定位的左上角点坐标x1，y1和右下角点坐标x2，y2作为范围界定的参考基准；S52：再按照左上角点和右下角点的横纵坐标，结合判断条件：x1＜xi＜x2和y1＜yi＜y2，筛选出中心点落在公式坐标范围内的字符，得到筛选后的字符集合，记作C′，其中C′∈C；S53：从筛选到的字符集合C′中，根据所有被检测的字符类别，将字符集合C′分成操作符集合opSign和操作数集合opNum，S54：再以等号操作符作为口算等式重要的参考标志，将等号操作符的坐标作为参考点，可使操作数集合opNum分成两个操作数子集合，分别为等号前的操作数子集opBeforeNum和等号后的操作数子集opAfterNum；S55：再以操作符集合opSign的坐标作为参考，从操作数集合opNum中选出与操作符共线的操作数，排除分布于操作符上下且非共线的干扰字符，从而提取出字符。

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