[发明专利]一种基于多任务深度学习的票据文本检测方法有效
| 申请号： | 201911225976.8 | 申请日： | 2019-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN111027443B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 刘桂雄;刘思洋 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06V30/40 | 分类号： | G06V30/40;G06V30/148;G06V30/19;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京天奇智新知识产权代理有限公司 11340 | 代理人： | 陈新胜 |
| 地址： | 510640 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于多任务深度学习的票据文本检测方法，所述方法包括：构建多层卷积神经网络作为图像特征提取骨干网络，实现票据图像的特征提取；在卷积特征图上标注票据文本区域及区域中心线并训练，实现票据文本信息区域分割与文本中心线检测；在票据文本信息区域内通过滑动窗口方法沿着文本中心线前行，实现票据文本信息区域的单字符分割；依次对分割后的单个字符进行分类识别，形成完成票据文本信息。本发明利用深度学习强大的特征提取、归纳能力，提出采用端到端的多任务学习方法，实现票据文本区域分割、文本字符分割、文本字符识别，解决经典票据文本信息检测方法适用性不足、效率不高的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 深度 学习 票据 文本 检测 方法 | ||
【主权项】：
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