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一种基于深度学习的金融行业图像中的文字区域检测定位的方法

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摘要

本发明公开了一种基于深度学习的金融行业图像中的文字区域检测定位的方法，包括如下步骤：选取金融行业常用的汉字、词组和组合词，加上一些处理，形成变换后的数据集；生成文本区域候选框，计算每一个候选文本区域的得分；并入文本类别监督信息，融入多层次的区域下采样信息并将文本特征输入到LSTM网络模型中形成一种端到端的候选文本区域生成网络；最后再对所述的候选文本区域位置进行修正，使用候选框过滤多余的候选区域。这种发明可以实现对任意角度文本快速的检测。

著录项

  • 公开/公告号CN109492630A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-03-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 信雅达系统工程股份有限公司;

    申请/专利号CN201811257204.8

  • 发明设计人 桂晓雷;林路;王慜骊;安通鉴;林康;陈立强;

    申请日2018-10-26

  • 分类号G06K9/20(20060101);G06K9/32(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构33200 杭州求是专利事务所有限公司;

  • 代理人贾玉霞;邱启旺

  • 地址 310051 浙江省杭州市滨江区江南大道3888号信雅达科技大厦

  • 入库时间 2024-02-19 08:20:25

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-04-12

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/20 申请日:20181026

    实质审查的生效

  • 2019-03-19

    公开

    公开

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