[發(fā)明專利]基于權(quán)重自定義的目標(biāo)檢測分式識別方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010144718.3
• 申請日: 2020-03-04
• 公開（公告）號: CN111325177B
• 公開（公告）日: 2023-05-12
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 田博帆
• 申請（專利權(quán)）人: 南京紅松信息技術(shù)有限公司
• 主分類號: G06V30/413
• 分類號: G06V30/413;G06V20/62;G06V30/148;G06V30/19
• 代理公司: 南京正聯(lián)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 32243
• 代理人: 顧伯興

本發(fā)明涉及一種基于權(quán)重自定義的目標(biāo)檢測分式識別方法，包括以下步驟：(1)字符標(biāo)注：首先對分?jǐn)?shù)中所包含的每個字符進行標(biāo)簽化處理；(2)自定權(quán)重：通過自定義進行權(quán)重分配和分式識別；(3)模型訓(xùn)練：分N輪迭代訓(xùn)練，獲得優(yōu)化的訓(xùn)練模型，用于單個分式字符的檢測；(4)字符檢測：字符檢測包括字符定位和字符的預(yù)測，通過步驟(3)中得到的用于字符的檢測的訓(xùn)練模型得到分?jǐn)?shù)中每個字符的檢測結(jié)果；(5)識別重構(gòu)：根據(jù)步驟(4)獲得的的檢測結(jié)果，將字符的坐標(biāo)做排序并重構(gòu)輸出分?jǐn)?shù)的分式表達(dá)式；(6)解析判斷：通過步驟(5)輸出的分式表達(dá)式結(jié)果，對其進行解析并給出判斷。該方法解決字符檢測的準(zhǔn)確性問題，以提高分式的識別率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于權(quán)重自定義的目標(biāo)檢測分式識別方法。

背景技術(shù)

21世紀(jì)，人工智能技術(shù)得到了迅猛發(fā)展，未來將進入人工智能技術(shù)的鼎盛時期，而在技術(shù)不斷發(fā)展的過程中，新的技術(shù)將逐漸取代傳統(tǒng)的技術(shù)，且相比傳統(tǒng)的技術(shù)方法也更加具優(yōu)勢。

在文本識別領(lǐng)域，眾多自動化批閱產(chǎn)品相繼誕生，并開始支持各類題型的自動化批閱，其中每種題型都會涉及到相關(guān)的不同種技術(shù)。因此，整個自動批閱產(chǎn)品代表的是多種復(fù)雜技術(shù)的集成體。在數(shù)學(xué)學(xué)科的批閱中，會涉及包含分式題型的識別和判斷。而傳統(tǒng)的分式識別方法，大多采用的是分割法，分別用來獲取分子和分母作為導(dǎo)向，將問題的難點歸結(jié)于分割的準(zhǔn)確性。但隨著深度學(xué)習(xí)人工智能技術(shù)的引進，分式識別這類問題逐漸變的簡易化，且可以通過多種技術(shù)方式進行解決，如：端到端的識別，字符的檢測等方法。

在此，采用字符檢測的方法思想用于分式字符的檢測，達(dá)到分式識別的目的。因此，并基于該思想，本發(fā)明提出了一種基于權(quán)重自定義的目標(biāo)檢測分式識別方法，解決了字符檢測的準(zhǔn)確性問題，以提高分式的識別率。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是，提供一種基于權(quán)重自定義的目標(biāo)檢測分式識別方法，解決了字符檢測的準(zhǔn)確性問題，以提高分式的識別率。

為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用的技術(shù)方案是：該基于權(quán)重自定義的目標(biāo)檢測分式識別方法，具體包括以下步驟：

(1)字符標(biāo)注：首先對分?jǐn)?shù)中所包含的每個字符進行標(biāo)簽化處理；

(2)自定權(quán)重：通過自定義進行權(quán)重分配和分式識別；

(3)模型訓(xùn)練：分N輪迭代訓(xùn)練，獲得優(yōu)化的訓(xùn)練模型，用于單個分式字符的檢測；

(4)字符檢測：字符檢測包括字符定位和字符的預(yù)測，通過所述步驟(3)中得到的用于字符的檢測的訓(xùn)練模型得到分?jǐn)?shù)中每個字符的檢測結(jié)果；

(5)識別重構(gòu)：根據(jù)步驟(4)獲得的所述的檢測結(jié)果，將所述字符的坐標(biāo)做排序并重構(gòu)輸出所述分?jǐn)?shù)的分式表達(dá)式；

(6)解析判斷：通過所述步驟(5)輸出的所述分式表達(dá)式結(jié)果，對其進行解析并給出判斷。

作為本發(fā)明的優(yōu)選技術(shù)方案，所述步驟(2)中采用目標(biāo)檢測算法YoLo?V3的損失函數(shù)用于檢測分?jǐn)?shù)線，計算公式為：

公式包括三部分損失計算，分別為：坐標(biāo)損失、置信度損失和類別損失；