一种基于深度学习优化网络的图文识别方法及系统
基本信息
| 申请号 | CN202011178476.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112348024A | 公开（公告）日 | 2021-02-09 |
| 申请公布号 | CN112348024A | 申请公布日 | 2021-02-09 |
| 分类号 | G06K9/34(2006.01)I; | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 戴亦斌 | 申请（专利权）人 | 北京信工博特智能科技有限公司 |
| 代理机构 | 天津市鼎和专利商标代理有限公司 | 代理人 | 蒙建军 |
| 地址 | 100089北京市海淀区长春桥路11号3号楼6层602-4 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习优化网络的图文识别方法及系统，属于光学字符识别技术领域，其特征在于：至少包括如下步骤：步骤一：通过深度学习目标检测技术，识别出单帧图像中的物体；步骤二：通过抠图模型和对齐模型，将所述物体抠出图片，并对齐；步骤三：将所述图片整块进行OCR识别；步骤四：将OCR识别得到的文字识别结果送入基于深度学习自然语言处理建立的NLP校正模型进行校正，最终输出文字识别结果。本发明借助深度学习目标检测技术，通过建立不精确文本校正模型，能快速识别整块文字的照片、视频加工工艺，它能将整幅照片或整帧视频中的整块文字块标记出来，从而节省OCR处理的系统资源，大大提高文字识别效率。 |
