一种基于深度学习的文本识别方法、设备及存储介质
基本信息
申请号 | CN202111244912.X | 申请日 | - |
公开(公告)号 | CN113971809A | 公开(公告)日 | 2022-01-25 |
申请公布号 | CN113971809A | 申请公布日 | 2022-01-25 |
分类号 | G06V30/41(2022.01)I;G06V30/146(2022.01)I;G06V30/166(2022.01)I;G06V30/19(2022.01)I;G06K9/62(2022.01)I | 分类 | 计算;推算;计数; |
发明人 | 武小亮;张铁监;汪洋;叶剑 | 申请(专利权)人 | 多伦科技股份有限公司 |
代理机构 | 南京经纬专利商标代理有限公司 | 代理人 | 徐莹 |
地址 | 211112江苏省南京市江宁区天印大道1555号 | ||
法律状态 | - |
摘要
摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的文本识别方法、设备及存储介质,包括:按照指定的格式进行数据集的制作;构建基于MobileNeXt网络的文本检测网络模型和损失函数;利用制作的数据集对网络模型和损失函数进行训练;获取某一场景的图片,利用图像处理开源库对获取的图片进行固定尺寸缩放、归一化处理;利用训练后的文本检测网络模型对处理后的图片进行推理预测,提取得到图片中的文本区域;对所提取的图片中的文本区域进行矫正,得到矫正后的文本区域;对矫正后的文本区域的图片进行预处理,再利用CRNN文本识别算法对预处理后的图片中的文本区域提取得到文字信息。本发明可使文本检测算法达到高精度、快速的同时进一步的减少文本粘连问题和对弯曲文本进行矫正。 |
