[發明專利]一種基于深度學習的科技文獻圖像處理系統

在審

• 申請號: 202010554533.X
• 申請日: 2020-06-17
• 公開（公告）號: CN111814841A
• 公開（公告）日: 2020-10-23
• 發明（設計）人: 傅晨波;李一帆;余金隆;邱君瀚;岳昕晨;夏鎰楠
• 申請（專利權）人: 浙江工業大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06N3/08;G06T3/40;G06T11/40;G06F16/58;G06F16/28
• 代理公司: 杭州斯可睿專利事務所有限公司 33241
• 代理人: 王利強

1.一種基于深度學習的科技文獻圖像處理系統，其特征在于，所述系統包括數據上傳及處理模塊、數據存儲模塊、深度學習算法模塊和展示與評價模塊；

所述數據上傳及處理模塊實現數據上傳及處理，批量導入科技文獻和上傳待處理圖像，導入文獻時，該模塊將自動把文獻轉換格式；上傳待處理圖像時，該模塊自動將圖像縮放大小至合適尺寸進行存儲；

所述數據存儲模塊采用關系型數據庫存儲科技文獻和圖像，可以滿足海量科技文獻和圖像數據的存儲及讀取；

所述深度學習算法模塊利用深度學習技術實現對科技文獻圖像的自動提取及對文獻圖像的自動上色；

所述展示與美化模塊為展示提取圖像結果和美化上色后的圖像，展示提取圖像結果是把從科技文獻中批量提取的圖像顯示出來，每張圖像下方都帶有相應圖注和圖像對應的類別標簽；美化上色后的圖像是根據深度學習算法模塊給出的顏色建議進行顏色調整并選擇相應參數，得到色彩明顯、線條清晰的圖像。

2.如權利要求1所述的一種基于深度學習的科技文獻圖像處理系統，其特征在于，所述深度學習算法模塊的實現包括如下步驟：

(1)自動提取，選用目標檢測算法進行批量提取科技文獻中的圖像，利用對應的圖像訓練集和標簽集進行模型訓練，訓練完成后輸出深度學習模型用于科技文獻圖像的自動提取，該模型可根據圖像特征自動檢測科技文獻中包含的圖像并輸出結果；

(2)自動上色，選用圖像翻譯算法進行科技文獻圖像的自動上色，利用統一尺寸大小的灰度圖和原圖進行模型訓練，訓練完成后輸出深度學習模型用于圖像的自動上色，將繪制好的草圖輸入訓練完成的模型，輸出自動上色后的圖像，該方法包括但不限于自動生成顏色值，用于進行圖像美化。