[发明专利]基于回归的多尺度场景文本检测方法有效
| 申请号： | 201910838235.0 | 申请日： | 2019-09-05 |
| 公开（公告）号： | CN110533041B | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 景小荣;朱莉 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06V30/10 | 分类号： | G06V30/10;G06V30/18;G06V10/80;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400065 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及基于回归的多尺度场景文本检测方法，属于数字图像处理领域。该方法具体包括：S1：设置充足的具有文本位置标定的训练数据；S2：构建特征提取网络，包括自低向上的前向网络过程和自顶向下的特征融合过程，用于提取出各训练数据的低中高层特征；S3：对送入检测层的各层特征使用级联模块；S4：采用基于回归的检测框架，根据文本特征设置合适的默认框，检测图像中的文本位置。本发明采用的级联模块提高了网络的感受野，使得设置的文本特征的默认框十分合适，最终准确的检测到图像中的文本位置。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 回归 尺度 场景 文本 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于回归的多尺度场景文本检测方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：/nS1：设置充足的具有文本位置标定的训练数据；/nS2：构建特征提取网络，包括自低向上的前向网络过程和自顶向下的特征融合过程，用于提取出各训练数据的低中高层特征；/nS3：对送入检测层的各层特征使用级联模块；/nS4：采用基于回归的检测框架，根据文本特征设置合适的默认框，检测图像中的文本位置。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于重庆邮电大学，未经重庆邮电大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910838235.0/，转载请声明来源钻瓜专利网。
