[发明专利]文字检测方法、装置和系统

权利要求书

1.一种文字检测方法，其特征在于，所述文字检测方法包括：

接收输入图像；

经由训练好的神经网络直接检测所述输入图像中的文本区域，并输出初步检测结果；以及

根据预定规则筛选所述初步检测结果，并对筛选后的结果实施非最大值抑制处理，以获得最终的检测结果。

2.根据权利要求1所述的文字检测方法，其特征在于，所述初步检测结果包括检测到的文本区域的分数图和几何表示。

3.根据权利要求2所述的文字检测方法，其特征在于，所述根据预定规则筛选所述初步检测结果包括：

筛选出分数大于预定阈值的文本区域的几何表示，以用于对筛选出的几何表示实施所述非最大值抑制处理。

4.根据权利要求3所述的文字检测方法，其特征在于，在对筛选出的几何表示实施所述非最大值抑制处理之前，基于临近像素的相关性合并所述筛选出的几何表示。

5.根据权利要求2所述的文字检测方法，其特征在于，所述几何表示包括以下中的至少一种：轴对齐的长方形、带旋转的长方形、简单多边形以及贝塞尔曲线。

6.根据权利要求1-5中的任一项所述的文字检测方法，其特征在于，所述神经网络为全卷积网络，或者为全卷积网络与循环神经网络的组合。

7.根据权利要求6所述的文字检测方法，其特征在于，所述神经网络包括特征提取层、特征合并层和输出层。

8.根据权利要求7所述的文字检测方法，其特征在于，所述特征提取层包括多层卷积神经网络，用于提取不同层次的图像特征。

9.根据权利要求8所述的文字检测方法，其特征在于，所述特征合并层以级联的方式逐层合并所述不同层次的图像特征。

10.根据权利要求9所述的文字检测方法，其特征在于，所述输出层将多通道的特征图映射为1通道的分数图和多通道的几何表示图。

11.一种文字检测装置，其特征在于，所述文字检测装置包括：

检测模块，用于接收输入图像，经由训练好的神经网络直接检测所述输入图像中的文本区域，并输出初步检测结果；以及

处理模块，用于根据预定规则筛选所述初步检测结果，并对筛选后的结果实施非最大值抑制处理，以获得最终的检测结果。

12.根据权利要求11所述的文字检测装置，其特征在于，所述初步检测结果包括检测到的文本区域的分数图和几何表示。

13.根据权利要求12所述的文字检测装置，其特征在于，所述处理模块进一步用于：

筛选出分数大于预定阈值的文本区域的几何表示，以用于对筛选出的几何表示实施所述非最大值抑制处理。

14.根据权利要求13所述的文字检测装置，其特征在于，所述处理模块进一步用于：

在对筛选出的几何表示实施所述非最大值抑制处理之前，基于临近像素的相关性合并所述筛选出的几何表示。

15.根据权利要求12所述的文字检测装置，其特征在于，所述几何表示包括以下中的至少一种：轴对齐的长方形、带旋转的长方形、简单多边形以及贝塞尔曲线。

16.根据权利要求11-15中的任一项所述的文字检测装置，其特征在于，所述神经网络为全卷积网络，或者为全卷积网络与循环神经网络的组合。

17.根据权利要求16所述的文字检测装置，其特征在于，所述神经网络包括特征提取层、特征合并层和输出层。