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基于多尺度CNN和结合注意力机制的RNN的光学字符识别方法

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本发明公开了一种基于多尺度CNN和结合注意力机制的RNN的光学字符识别方法，涉及图像光学字符识别技术领域，本发明包括获取若干包含文字的图片构建数据集，对数据集内的图片进行预处理，得到图像数据和向量标签；将图像数据和向量标签输入预设的网络模型，依次经网络模型中的卷积模块和循环神经网络和注意力机制模块提取特征后，得到特征矩阵；将特征矩阵输入网络模型中的CTC模块进行解码，计算CTC loss损失函数，通过该损失函数反向传播，对预设的网络模型的参数进行优化调整，直至网络模型收敛，输出训练好的网络模型；利用训练好的网络模型对待识别图片进行光学字符识别，得到最终识别结果，本发明具有识别结果精准，识别效果好的优点。

著录项

公开/公告号CN111027562A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-04-17

原文格式PDF
申请/专利权人中电健康云科技有限公司;
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申请/专利号CN201911241447.7
发明设计人李得元;代超;何帆;周振;
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申请日2019-12-06
分类号
代理机构成都弘毅天承知识产权代理有限公司;
代理人许志辉
地址 610000 四川省成都市双流区东升街道成都芯谷产业园集中区内
入库时间 2023-12-17 08:47:12

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2020-05-12

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/34 申请日:20191206

实质审查的生效
2020-04-17

公开

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