[发明专利]一种基于深度学习的字符比对方法和比对系统在审
| 申请号： | 201910266072.3 | 申请日： | 2019-04-03 |
| 公开（公告）号： | CN109978072A | 公开（公告）日： | 2019-07-05 |
| 发明（设计）人： | 胥志伟;石志君;张瑜;王胜科;王亚平;吕昕 | 申请（专利权）人： | 青岛伴星智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/46 |
| 代理公司： | 北京天奇智新知识产权代理有限公司 11340 | 代理人： | 贾文健 |
| 地址： | 266000 山东省青岛市*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及深度学习领域，提出了一种基于深度学习的字符比对方法，包括以下步骤：获取图纸字符块和实物字符块的特征向量；计算图纸字符块特征向量和实物字符块特征向量之间的距离值；根据图纸字符块特征向量和实物字符块特征向量的距离值，获得字符块相似性结果。本发明通过神经网络特征提取以及相似性度量，可以自动的对图纸字符和实物字符比对，查找是否出现漏刻，错刻等情况，可以大大的减少人工的比对，减少人力资源的浪费，同时提高比对的精度和效率。本发明还提出了一种基于深度学习的字符比对系统。 | ||
| 搜索关键词： | 字符块 特征向量 比对 图纸 实物 比对系统 学习 神经网络特征 相似性度量 人力资源 人工的 查找 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的字符比对方法，其特征在于，包括以下步骤：获取图纸字符块和实物字符块的特征向量；计算图纸字符块特征向量和实物字符块特征向量之间的距离值；根据图纸字符块特征向量和实物字符块特征向量的距离值，获得字符块相似性结果。
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