[发明专利]一种印章检测方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于深度卷积网络的印章检测方法，其特征在于，包括下述步骤：

接收携带有原始印章图像的模型训练请求；

对所述原始印章图像进行正样本处理操作，得到正样本图像；

对所述原始印章图像进行负样本生成操作，得到负样本图像；

将所述正样本图像以及所述负样本图像输入至DarkNet53网络进行特征提取操作，得到印章特征数据；

对所述印章特征数据进行预测操作，获取初始预测结果数据；

基于k-means算法对所述预测结果数据进行检测与识别操作，获得最终预测结果与标注结果的损失数据；

基于随机梯度下降算法对所述损失数据进行优化操作，获得训练好的识别模型；

获取待检测图像；

将所述待检测图像输入至所述训练好的识别模型进行印章检测操作，得到印章检测结果。

2.根据权利要求1所述的基于深度卷积网络的印章检测方法，其特征在于，在所述对所述原始印章图像进行负样本生成操作，得到负样本图像的步骤之后，且在所述将所述正样本图像以及所述负样本图像输入至DarkNet53网络进行特征提取操作，得到印章特征数据的步骤之前，还包括下述步骤：

分别对所述正样本图像以及所述负样本图像进行图像增强操作，得到增强正样本图像以及增强负样本图像；

所述将所述正样本图像以及所述负样本图像输入至DarkNet53网络进行特征提取操作，得到印章特征数据的步骤，具体包括下述步骤：

将所述增强正样本图像以及所述增强负样本图像输入至所述DarkNet53网络进行所述特征提取操作，得到所述印章特征数据。

3.根据权利要求2所述的基于深度卷积网络的印章检测方法，其特征在于，所述将所述增强正样本图像以及所述增强负样本图像输入至所述DarkNet53网络进行所述特征提取操作，得到所述印章特征数据的步骤，具体包括下述步骤：

判断所述增强正样本图像以及所述增强负样本图像是否满足预设图像条件；

若所述增强正样本图像以及所述增强负样本图像满足所述预设图像条件，则执行所述特征提取操作，得到所述印章特征数据；

若所述增强正样本图像以及所述增强负样本图像不满足所述预设图像条件，则对所述增强正样本图像以及所述增强负样本图像进行预处理操作，获得规范正样本图像以及规范负样本图像；

将所述规范正样本图像以及所述规范负样本图像输入至所述DarkNet53网络进行所述特征提取操作，得到所述印章特征数据。

4.根据权利要求1所述的基于深度卷积网络的印章检测方法，其特征在于，所述识别模型的损失函数表示为：

loss＝∑loss_xy+loss_wh+loss_class+loss_diou

其中，loss_xy表示预测框的中心点坐标损失；loss_wh表示预测框的宽高损失；loss_class表示类别损失；loss_diou表示DIOU损失。

5.根据权利要求1所述的基于深度卷积网络的印章检测方法，其特征在于，在所述将所述待检测图像输入至所述训练好的识别模型进行印章检测操作，得到印章检测结果的步骤之后，还包括下述步骤：

将所述待检测图像以及所述印章检测结果存储至区块链中。