[發明專利]一種文本檢測方法、裝置、設備及存儲介質在審
| 申請號: | 202210429576.4 | 申請日: | 2022-04-22 |
| 公開(公告)號: | CN114926849A | 公開(公告)日: | 2022-08-19 |
| 發明(設計)人: | 周源贛;章水鑫 | 申請(專利權)人: | 南京三百云信息科技有限公司 |
| 主分類號: | G06V30/412 | 分類號: | G06V30/412;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/25;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82 |
| 代理公司: | 北京品源專利代理有限公司 11332 | 代理人: | 郭德霞 |
| 地址: | 210000 江蘇*** | 國省代碼: | 江蘇;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 文本 檢測 方法 裝置 設備 存儲 介質 | ||
1.一種文本檢測方法,其特征在于,包括:
獲取待檢測圖像;
將所述待檢測圖像輸入至預先構建的內縮偏移文本檢測模型,確定目標語義分割特征圖和目標偏移量特征圖;
根據所述目標語義分割特征圖和所述目標偏移量特征圖確定目標外擴距離和待外擴矩形框;
將所述待外擴矩形框外擴所述目標外擴距離,確定目標文本檢測框;
其中,所述預先構建的內縮偏移文本檢測模型包括語義分割子模型和偏移量回歸子模型。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述內縮偏移文本檢測模型的訓練步驟包括:
將內縮偏移文本訓練樣本集中的圖像樣本集進行基礎特征提取,確定基礎特征樣本集;其中,所述內縮偏移文本訓練樣本集中包括圖像樣本集以及與所述圖像樣本集對應的標定樣本集,所述標定樣本集中包括與各圖像樣本對應的內縮分割標簽和偏移量標簽;
將所述基礎特征樣本集輸入至初始語義分割子模型,提取語義分割中間結果;
將所述基礎特征樣本集輸入至初始偏移量回歸子模型,提取偏移量中間結果;
根據所述語義分割中間結果和對應的內縮分割標簽,確定對應的第一損失函數;
根據所述偏移量中間結果和對應的偏移量標簽,確定對應的第二損失函數;
根據所述第一損失函數和所述第二損失函數確定總損失函數,并基于所述總損失函數對所述初始語義分割子模型和所述初始偏移量回歸子模型進行訓練,直到滿足預設收斂條件獲得內縮偏移文本檢測模型。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述將內縮偏移文本訓練樣本集中的圖像樣本集進行基礎特征提取,確定基礎特征樣本集,包括:
將所述內縮偏移文本訓練樣本集中的圖像樣本集輸入至特征提取骨干網絡,確定第一特征圖集;其中,所述第一特征圖集中包括由所述圖像樣本集提取的多個不同分辨率的特征圖;
對所述第一特征圖集進行多尺度特征提取,確定第二特征圖集;
對所述第二特征圖集進行多特征融合,并將融合后的各特征圖的集合確定為基礎特征樣本集。
4.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述內縮分割標簽的確定步驟包括:
針對每個圖像樣本,根據所述圖像樣本的大小構建與所述圖像樣本對應的第一二維矩陣,并確定所述圖像樣本中標注文本的最短邊長;
若所述最短邊長小于或等于預設最小邊框長度,則將所述第一二維矩陣中與所述標注文本的位置對應的各像素設置為第一預設數值;
若所述最短邊長大于預設最小邊框長度,則根據所述標注文本的大小確定第一內縮距離,根據所述第一內縮距離更新所述標注文本的位置,并將更新后所述標注文本的位置對應的各像素設置為第一預設數值。
5.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述偏移量標簽的確定步驟包括:
針對每個圖像樣本,根據所述圖像樣本的大小構建與所述圖像樣本對應的第二二維矩陣,并確定所述圖像樣本中標注文本的最短邊長;
若所述最短邊長小于或等于預設最小邊框長度,則將所述第二二維矩陣中與所述標注文本的位置對應的各像素設置為第一預設數值;
若所述最短邊長大于預設最小邊框長度,則根據所述標注文本的大小確定第二內縮距離,通過所述第二內縮距離和所述最短邊長對所述第二二維矩陣進行更新并賦值。
6.根據權利要求5所述的方法,其特征在于,所述通過所述第二內縮距離和所述最短邊長對所述第二二維矩陣進行更新并賦值,包括:
若所述第二內縮距離小于所述最短邊長,根據所述第二內縮距離和預設基準數值確定偏移強度值,根據所述第二內縮距離更新所述標注文本的位置,并將更新后所述標注文本的位置對應的各像素設置為所述偏移強度值;
若所述第二內縮距離大于或等于所述最短邊長,則將所述第二二維矩陣中與所述標注文本的位置對應的各像素設置為第一預設數值。
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