[发明专利]一种基于深度学习的OCR方法有效
| 申请号： | 201811257203.3 | 申请日： | 2018-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN109376658B | 公开（公告）日： | 2022-03-08 |
| 发明（设计）人： | 王慜骊;林路;桂晓雷;安通鉴;林康;陈立强 | 申请（专利权）人： | 信雅达科技股份有限公司;安徽省信雅达软件工程有限公司 |
| 主分类号： | G06V30/41 | 分类号： | G06V30/41;G06V30/19;G06V30/26;G06V30/148;G06V30/168;G06V30/18;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 杭州裕阳联合专利代理有限公司 33289 | 代理人： | 张解翠 |
| 地址： | 310051 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的OCR方法,包含如下步骤：获取待识别图像；对待识别图像进行缩放，然后对缩放后的图像进行预处理，所述的预处理为锐化、灰度化、二值化、矫正倾斜、降噪、去公章中的任意一项或多项；将预处理后的图像放入深度学习神经网络中，得到缩放处理后图像的多个候选文本区域；将缩放处理后图像的多个候选文本区域放入基于深度学习神经网络中，将候选文字区域中的内容转换为计算机可读的文本；将上述计算机可读的文本放入深度学习语言模型中，对文本识别结果进行校正。本发明可以实现影像的文字内容的智能提取，为各行业人员提供了快速检索以及快速获取信息的服务，提升了工作效率，识别字段准确率高，提高处理速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 ocr 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的OCR方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1：获取待识别图像；S2:对待识别图像进行缩放，然后对缩放后的图像进行预处理，所述的预处理为锐化、灰度化、二值化、矫正倾斜、降噪、去公章中的任意一项或多项；S3:将预处理后的图像放入深度学习神经网络中，得到缩放处理后图像的多个候选文本区域；S4:将缩放处理后图像的多个候选文本区域放入基于深度学习神经网络中，将候选文字区域中的内容转换为计算机可读的文本；S5:将上述计算机可读的文本放入深度学习语言模型中，对文本识别结果进行校正。
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