[发明专利]一种商品外包装文字识别方法在审
| 申请号： | 201910482146.7 | 申请日： | 2019-06-04 |
| 公开（公告）号： | CN110210478A | 公开（公告）日： | 2019-09-06 |
| 发明（设计）人： | 赵丹萍 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/62;G06K9/00 |
| 代理公司： | 天津市三利专利商标代理有限公司 12107 | 代理人： | 李文洋 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 神经网络识别 商品外包装 文本识别 文本预测 文字识别 文本 区域图 待检测图像 文本检测 可识别 准确率 申请 | ||
1.一种商品外包装文字识别方法，其特征在于，包括：
利用训练好的文本检测神经网络识别待检测图像，获得文本预测区域图；
利用训练好的文本识别神经网络识别处理后的文本预测区域图，获取文本识别结果。
2.根据权利要求1所述的一种商品外包装文字识别方法，其特征在于，所述利用训练好的文本检测神经网络识别待检测图像，获得文本预测区域图，包括：
获得所述待检测图像的融合特征图；
获得所述融合特征图的文本类别分数特征图和文本位置特征图；
根据所述文本类别分数特征图和所述文本位置特征图获得文本预测区域图。
3.根据权利要求2所述的一种商品外包装文字识别方法，其特征在于，所述获得所述待检测图像的融合特征图，包括：
通过预设卷积网络获得所述待检测图像的高层特征和低层特征；
融合所述高层特征和所述低层特征，获得所述融合特征图。
4.根据权利要求3所述的一种商品外包装文字识别方法，其特征在于，
所述预设卷积网络为ResNet-50网络。
5.根据权利要求1所述的一种商品外包装文字识别方法，其特征在于，所述利用训练好的文本识别神经网络识别处理后的文本预测区域图，包括：
提取所述处理后的文本预测区域图中的特征序列；
根据所述特征序列的每一帧进行预测；
将每一帧的预测转化为标签序列。
6.根据权利要求1所述的一种商品外包装文字识别方法，其特征在于，
训练所述文本检测神经网络的训练集中包括位置标注和内容标注。
7.根据权利要求6所述的一种商品外包装文字识别方法，其特征在于，
所述位置标注为以文本区域的四个顶点中的任意一个顶点的坐标为起点进行标注的。
8.根据权利要求1所述的一种商品外包装文字识别方法，其特征在于，
所述处理后的文本预测区域图是通过旋转检测所述文本预测区域图获得的。
9.根据权利要求1至8中任意一项所述的一种商品外包装文字识别方法，其特征在于，
在训练所述文本检测神经网络的过程中，损失函数包括分类损失和回归损失。
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