[发明专利]一种图书书名定位及词性标注的方法及系统

权利要求书

1.一种图书书名定位及词性标注的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

对待定位的所述图书封面图像进行定位，获取已定位的图书封面图像；

在已定位的所述图书封面图像上裁剪，获取仅包含图书书名的图片；

对获取的仅包含图书书名的所述图片文字识别，获取所述图片的字符串类型；

对所述字符串类型进行分词划分和词性标注。

2.根据权利要求1所述的图书书名定位及词性标注的方法，其特征在于，所述深度学习模型为YOLOv3模型中的Darknet53特征提取网络。

3.根据权利要求2所述的图书书名定位及词性标注的方法，其特征在于，还包括训练深度学习模型，训练所述深度学习模型包括：

采集大量的图书封面图像构建深度学习模型的数据集A；

对所述数据集A中的图书封面图像中的书名区域打标签，并生成xml格式的文件B；

对生成的所述xml格式的文件B修改，将其转换成txt格式的文件C；

将所述数据集A中的图书封面图像和所述txt格式的文件C加载到Darknet53特征提取网络中，训练生成权重文件D。

4.根据权利要求3所述的图书书名定位及词性标注的方法，其特征在于，所述打标签的工具为LabelImg。

5.根据权利要求3所述的图书书名定位及词性标注的方法，其特征在于，所述对待定位的所述图书封面图像进行定位包括如下步骤：

将待定位的图书封面图像加载到已经训练好的深度学习模型中；

将训练生成的所述权重文件D加载到YOLOv3深度学习模型中的测试脚本文件中；

运行所述测试脚本文件对待定位的所述图书封面图像进行智能定位。

6.根据权利要求1所述的图书书名定位及词性标注的方法，其特征在于，所述获取所述图片的字符串类型的方法为：编写python脚本调用百度OCR通用文字识别接口。

7.根据权利要求1所述的图书书名定位及词性标注的方法，其特征在于，所述分词划分和词性标注的方法为：编写Python脚本调用语言技术平台提供的动态链接库的程序接口。

8.一种图书书名定位及词性标注的系统，其特征在于，包括：

定位系统，用于对待定位的所述图书封面图像进行定位，获取已定位的图书封面图像；

裁剪系统，用于在已定位的所述图书封面图像上裁剪，获取仅包含图书书名的图片；

识别系统，用于对获取的仅包含图书书名的所述图片文字识别，获取所述图片的字符串类型；

处理系统，用于对所述字符串类型进行分词划分和词性标注。

9.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述方法的步骤。