[发明专利]标识识别方法及其模型的训练方法、装置和电子系统在审
| 申请号： | 201910834857.6 | 申请日： | 2019-09-04 |
| 公开（公告）号： | CN110555439A | 公开（公告）日： | 2019-12-10 |
| 发明（设计）人： | 张沁仪;邵帅 | 申请（专利权）人： | 北京迈格威科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/34 | 分类号： | G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 11463 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) | 代理人： | 宋朋飞 |
| 地址： | 100000 北京市海淀区科*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种标识识别方法及其模型的训练方法、装置和电子系统；其中，该标识识别方法包括：获取包含有标识的待识别图片；通过预设的特征提取网络，提取待识别图片的特征序列；将特征序列输入至预设的分类网络中，输出每个区域中包含的字符的分类结果；根据字符的分类结果，确定待识别图片中的标识。该方法分类网络中的卷积核包括预设大小的空洞卷积核；由于该空洞卷积核的感受野较大，从而可以包含较多的上下文信息，可以使用更少的卷积核识别较多的上下文信息，相对于BLSTM网络，采用空洞卷积核的方式可以在保证识别准确率的同时，大幅提高识别速度，从而增加了标识识别方式的实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积核 标识识别 预设 上下文信息 空洞 分类结果 分类网络 特征序列 电子系统 特征提取 准确率 图片 网络 输出 保证 | ||
【主权项】：
1.一种标识识别方法，其特征在于，包括：/n获取包含有标识的待识别图片；/n通过预设的特征提取网络，提取所述待识别图片的特征序列；其中，所述特征序列中包括所述待识别图片中多个区域对应的特征图；/n将所述特征序列输入至预设的分类网络中，输出每个所述区域中包含的字符的分类结果；所述分类网络中的卷积核包括预设大小的空洞卷积核；/n根据所述字符的分类结果，确定所述待识别图片中的标识。/n
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