[发明专利]一种针对单层一对多和多对一股份图的识别方法在审
| 申请号： | 202110083381.4 | 申请日： | 2021-01-21 |
| 公开（公告）号： | CN112766262A | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | 张贝贝;郭仲穗;仵晨伟;郑浩然;魏嵬 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 燕肇琪 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开一种针对单层一对多和多对一股份图的识别方法，具体步骤为：步骤1，输入待识别股份图；步骤2，采用Faster R‑CNN网络提取公司(个人)、箭头和百分比的坐标；步骤3，根据箭头坐标确定角点坐标，根据箭头角点坐标确定箭头的走向，将公司(个人)划分为指向对象和被指向对象，将被指向对象和指向对象中个数多的一方与百分比绑定；利用OCR识别方法对公司(个人)中的文字进行识别；步骤4，根据指向关系，构建控股流程有向加权图。本发明利用深度学习框架Faster R‑CNN技术和图像识别技术对股份图进行识别与解析，克服了对于个人或公司进行股份分析时费时费力、难以理解的缺点，提供了高效、准确的方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 针对 单层 一对 股份 识别 方法 | ||
【主权项】：
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