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基于级联卷积神经网络的自然场景图像文本检测方法

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本发明公开了一种基于级联卷积神经网络的自然场景图像文本检测方法，首先利用最大稳定极值区域方法对输入图像进行候选字符提取；其次，将预训练好的16‑net卷积神经网络与32‑net卷积神经网络进行串联，组成一个级联卷积神经网络，并利用该级联卷积神经网络对候选字符进行分类，剔除候选字符中的非真实字符，得到最终的真实字符检测结果；然后，将字符检测结果中的相邻字符进行两两组对，并将存在共有字符的字符进行合并，直到所有字符对均被合并为止，得到文本行；最后根据字符间距将文本行分割为多个单词或词组，得到最终的文本检测结果。本发明有效解决了训练样本类别不平衡的问题，有效地提升了文本检测效率和性能。

著录项

公开/公告号CN107766860A

专利类型发明专利
公开/公告日2018-03-06

原文格式PDF
申请/专利权人武汉大学;武汉大学苏州研究院;
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申请/专利号CN201711053435.2
发明设计人刘菊华;吴伟;顾龙;
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申请日2017-10-31
分类号G06K9/32(20060101);G06K9/34(20060101);G06K9/62(20060101);
代理机构42222 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙);
代理人严彦
地址 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山
入库时间 2023-06-19 04:42:50

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2018-03-30

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/32 申请日:20171031

实质审查的生效
2018-03-06

公开

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1. 基于级联卷积神经网络的自然场景图像文本检测方法 [P] . 中国专利： CN107766860A . 2018-03-06
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