[发明专利]页面方向识别方法、装置、设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种页面方向识别方法，其特征在于，所述页面方向识别方法包括以下步骤：

确定待进行图像检测的目标图像，根据预设的裁剪方式对所述目标图像进行划分，以获取多个图像块，其中，各所述图像块中的每两个相邻图像块之间存在部分区域完全相同；

基于预设的卷积神经网络模型对各所述图像块进行训练，基于所述训练的训练结果确定各所述图像块中是否具有文字和文字方向的目标图像块；

若在各所述图像块中存在多个具有文字和文字方向的目标图像块，则对各所述目标图像块的文字方向进行分类汇总，基于所述分类汇总的分类汇总结果确定目标文字方向，并将所述目标文字方向作为所述目标图像的页面方向；

其中，所述基于所述训练的训练结果确定各所述图像块中是否具有文字和文字方向的目标图像块的步骤，包括：

基于所述训练的训练结果遍历各所述图像块，获取遍历的图像块的整体面积和所述遍历的图像块中疑似文字区域所占面积；

计算所述疑似文字区域所占面积和整体面积的比例值，并判断所述比例值是否大于预设阈值；

若所述比例值大于预设阈值，则确定遍历的图像块中具有文字，根据所述训练结果确定所述遍历的图像块中文字的文字方向，并将所述遍历的图像块作为目标图像块。

2.如权利要求1所述的页面方向识别方法，其特征在于，所述根据所述训练结果确定所述遍历的图像块中文字的文字方向的步骤，包括：

根据所述训练结果确定所述遍历的图像块对应的标签结果，并将所述标签结果和预设的标签方向对照表进行匹配，根据所述匹配结果确定所述遍历的图像块中文字的文字方向。

3.如权利要求1所述的页面方向识别方法，其特征在于，所述基于预设的卷积神经网络模型对各所述图像块进行训练的步骤之前，包括：

将预设映射对照表中的多个初始图像块输入至原始的卷积神经网络模型进行训练，以获取各所述初始图像块的文本信息，并将各所述文本信息和所述预设映射对照表中各所述初始图像块对应的标注信息进行比对；

若比对失败，则确定各所述文本信息和各所述标注信息的误差，并根据所述误差对所述原始的卷积神经网络模型进行优化，以获取预设的卷积神经网络模型。

4.如权利要求1所述的页面方向识别方法，其特征在于，所述对各所述目标图像块的文字方向进行分类汇总，基于所述分类汇总的分类汇总结果确定目标文字方向的步骤，包括：

对各所述目标图像块的文字方向进行分类汇总，以获取多个初始文字方向，并确定各所述初始文字方向对应的目标图像块数量，在各所述初始文字方向中将目标图像块数量最多的初始文字方向作为目标文字方向。

5.如权利要求1-4任一项所述的页面方向识别方法，其特征在于，所述根据预设的裁剪方式对所述目标图像进行划分，以获取多个图像块的步骤，包括：

确定所述目标图像中的原点，基于所述原点和预设的裁剪方式确定待划分的图像块的长度和宽度，根据所述长度和所述宽度对所述目标图像进行划分，以获取多个图像块。

6.如权利要求5所述的页面方向识别方法，其特征在于，所述基于所述原点和预设的裁剪方式确定待划分的图像块的长度和宽度的步骤，包括：

获取所述目标图像的初始长度和初始宽度，基于所述原点、所述初始长度和所述初始宽度确定待划分的图像块的长度和宽度，其中，所述长度小于或等于所述初始长度，所述宽度小于或等于所述初始宽度。