[发明专利]一种文本位置确定方法、装置、电子设备和存储介质在审
| 申请号: | 202211370033.6 | 申请日: | 2022-11-03 |
| 公开(公告)号: | CN115631498A | 公开(公告)日: | 2023-01-20 |
| 发明(设计)人: | 李清;肖玉莹 | 申请(专利权)人: | 中国农业银行股份有限公司 |
| 主分类号: | G06V30/18 | 分类号: | G06V30/18;G06V30/19;G06V10/82 |
| 代理公司: | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人: | 马迪 |
| 地址: | 100005 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 文本 位置 确定 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
本发明实施例公开了一种文本位置确定方法、装置、电子设备和存储介质。该方法包括:获取目标图片,其中,目标图片包括目标文本;将目标图片输入至预先训练好的文本位置确定模型,得到目标图片的目标输出信息;基于目标图片的目标输出信息确定目标文本在目标图片中的目标位置。本发明实施例的方法可以利用预先训练好的文本位置确定模型,准确的确定出目标图片中的文本特征的位置,提高了文本位置确定方法的准确率。
技术领域
本发明实施例涉及文本识别领域,尤其涉及一种文本位置确定方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
文本识别是从内容杂乱的图片中自动识别出文本信息,包括文本在图片中的位置、文本的内容等。随着人工智能的发展,文本识别、文字识别等技术得到了广泛的应用。在实际应用中,需要识别出文本的图片背景往往比较复杂,有什么都是在自然场景下拍摄的图片。由于该图片背景的复杂性,在检测文本的过程中会受到各种干扰因素的影响,例如会受到不同光照、相似背景物、文字的多样性和图像模糊等的影响,导致机器无法在图片中识别出文本的位置。
现有的在图片中识别文本位置的方法大都是基于卷积神经网络的方法,例如EAST模型,EAST模型通过全卷积网络和非极大值抑制算法筛选输出层得到文本位置。但是这种算法对于不适用于背景复杂的图片,并且由于该方法使用全卷积网络进行直接回归时生成的文本位置,导致其不能识别出图片中的长文本,降低了文本位置确定方法的准确率。
发明内容
本发明提供一种文本位置确定方法、装置、电子设备和存储介质,能够利用文本位置确定模型从背景复杂的图片中准确的确定出文本的位置,提高了文本位置确定方法的准确率。
第一方面,本发明实施例提供了一种文本位置确定方法,所述方法包括:
获取目标图片,其中,所述目标图片包括目标文本;
将所述目标图片输入至预先训练好的文本位置确定模型,得到所述目标图片的目标输出信息;
基于所述目标图片的目标输出信息确定所述目标文本在所述目标图片中的目标位置。
第二方面,本发明实施例还提供了一种文本位置确定装置,所述装置包括:
获取模块,用于获取目标图片,其中,所述目标图片包括目标文本;
输入模块,用于将所述目标图片输入至预先训练好的文本位置确定模型,得到所述目标图片的目标输出信息;
确定模块,用于基于所述目标图片的目标输出信息确定所述目标文本在所述目标图片中的目标位置。
第三方面,本发明实施例还提供了一种电子设备,所述电子设备包括:
一个或多个处理器;
存储器,用于存储一个或多个程序;
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如本发明任意实施例提供的文本位置确定方法。
第四方面,本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如本发明任意实施例提供的文本位置确定方法。
本发明实施例中,获取目标图片,其中,目标图片包括目标文本;将目标图片输入至预先训练好的文本位置确定模型,得到目标图片的目标输出信息;基于目标图片的目标输出信息确定目标文本在目标图片中的目标位置。即本发明实施例中,可以利用预先训练好的文本位置确定模型,准确的确定出目标图片中的文本特征的位置,提高了文本位置确定方法的准确率。
附图说明
图1是本发明实施例提供的文本位置确定方法的流程图;
图2是本发明实施例提供的文本位置确定模型的训练方法的流程图;
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