[發(fā)明專利]基于中心點監(jiān)督信息的文本檢測方法

在審

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• 申請日: 2021-03-10
• 公開（公告）號: CN113065411A
• 公開（公告）日: 2021-07-02
• 發(fā)明（設計）人: 劉義江;陳蕾;侯棟梁;池建昆;范輝;閻鵬飛;魏明磊;李云超;姜琳琳;辛銳;陳曦;楊青;沈靜文;吳彥巧;姜敬;檀小亞;師孜晗
• 申請（專利權）人: 國網河北省電力有限公司;國網河北省電力有限公司雄安新區(qū)供電公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 石家莊新世紀專利商標事務所有限公司 13100
• 代理人: 齊蘭君;楊欽祥

1.一種基于中心點監(jiān)督信息的文本檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：

S100：尋找火車票的邊界；

S200：對火車票圖片經過ResNet50卷積神經網絡做特征提取；

S300：通過FPN網絡對提取的特征圖進行融合；

S400：通過FPN產生五種不同的輸出：文本區(qū)域，文本中心線區(qū)域，圓盤半徑，圓盤的sin值以及圓盤的cos值產生最終的檢測結果。

2.根據權利要求1所述的基于中心點監(jiān)督信息的文本檢測方法，其特征在于，S100:尋找火車票的邊界包括如下步驟：

S110：將圖片做灰度化處理；

S120：利用opencv尋找到圖片中物體的邊界信息；

S130：利用火車票的蒙版，對未灰度化的圖片進行旋轉操作，丟棄背景信息，只保留火車票；

S140：圖片尺寸統(tǒng)一調整為預設的固定值。

3.根據權利要求2所述的基于中心點監(jiān)督信息的文本檢測方法，其特征在于，圖片尺寸統(tǒng)一調整為680×450。

4.根據權利要求3所述的基于中心點監(jiān)督信息的文本檢測方法，其特征在于，對于尺寸小于680×450的圖片，利用雙線性插值方法進行變換。

5.根據權利要求4所述的基于中心點監(jiān)督信息的文本檢測方法，其特征在于，用于對火車票圖片做特征提取的ResNet50卷積神經網絡去掉了最后的全連接層，只使用前五個block。

6.根據權利要求5所述的基于中心點監(jiān)督信息的文本檢測方法，其特征在于，還包括如下步驟S310:采用1x1的卷積核對整個融合的特征進行降維。

7.根據權利要求6所述的基于中心點監(jiān)督信息的文本檢測方法，其特征在于，將FPN產生五種不同的輸出：文本區(qū)域，文本中心線區(qū)域，圓盤半徑，圓盤的sin值以及圓盤的cos值通過striding算法得到最終的檢測結果。

8.根據權利要求7所述的基于中心點監(jiān)督信息的文本檢測方法，其特征在于，striding算法流程如下：針對中心線區(qū)域中的某個中心線，隨機在當中取一個點并找到其在中心線中的對應的中心點P作為開始，然后沿兩個方向分別進行striding操作，具體為首先找到當前位置的圓盤半徑r，圓盤的正弦值sinθ，圓盤的余弦值cosθ，兩個方向的位移為(1/2r×cosθ，1/2r×sinθ)，(-1/2r×cosθ，-1/2r×sinθ)，根據位移值得到新的點，對新的點重新進行中心化得到P+1，P-1并且繼續(xù)進行striding操作，直到根據位移值得到的點不在中心線區(qū)域內，最終得到當前中心線中心點的陣列（P-N，P-N+1，…，P，…，P+M-1，P+M），根據圓盤半徑結果中對應點的半徑值得到一系列圓盤，產生最終的檢測結果。

9.根據權利要求8所述的基于中心點監(jiān)督信息的文本檢測方法，其特征在于，在進行striding算法操作前進行噪點信息過濾：利用文本區(qū)域和中心線區(qū)域進行相乘操作，過濾掉中心線區(qū)域的噪點信息，得到不同文本實例的中心線。

10.根據權利要求9所述的基于中心點監(jiān)督信息的文本檢測方法，其特征在于，還包括S90：文本中心核預測分支的標簽制作，該步驟在S100：尋找火車票的邊界前進行。