[发明专利]基于深度学习的弱监督电力图纸OCR识别方法在审
| 申请号： | 202010714478.6 | 申请日： | 2020-07-21 |
| 公开（公告）号： | CN111860348A | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 王杉;李昊;石玮;朱玉锦;高连学;王黎;孙万珺;苗纯源;甘甜 | 申请（专利权）人： | 国网山东省电力公司青岛供电公司;国家电网有限公司;山东大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/34;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南竹森知识产权代理事务所(普通合伙) 37270 | 代理人： | 吕利敏 |
| 地址： | 266000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的弱监督电力图纸OCR识别方法，属于电力图纸智能识别技术领域，所述方法包括：利用预先训练好的文本检测模型对待识别图像进行检测，预测出整个单词级别的文本区域框；对预测出的文本区域框进行文字识别：对于竖直文本采用字符切割得到单个字符文本，对于水平文本则直接使用文本行，之后再通过CNN+BiLSTM+CTC模型进行识别；对得到的识别结果进行后处理：通过先验知识对结果进行判定和修改来提高准确率。本发明对图纸中水平竖直文本并存的情况能够准确检测出两种文本的区域，对图纸中中文、英文、数字混合的情况能够准确识别出其文字，并且本发明识别速度快，成本低。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 监督 电力 图纸 ocr 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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国网山东省电力公司青岛供电公司;国家电网有限公司;山东大学，未经国网山东省电力公司青岛供电公司;国家电网有限公司;山东大学许可，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/202010714478.6/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种数据线摇摆电测机构
- 下一篇：基于二维码的终端管理方法
