[发明专利]一种基于全卷积神经网络的文本行中的字符切分方法有效
| 申请号： | 201910801512.0 | 申请日： | 2019-08-28 |
| 公开（公告）号： | CN110503103B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 刘晋;余超 | 申请（专利权）人： | 上海海事大学 |
| 主分类号： | G06V30/148 | 分类号： | G06V30/148;G06V30/18;G06V30/19;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 上海互顺专利代理事务所(普通合伙) 31332 | 代理人： | 成秋丽 |
| 地址： | 201306 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于全卷积神经网络的文本行中的字符切分方法，所述方法包括：获取待检测的文本行图像区域；采用语义分割模型对所述文本行图像区域进行像素分类，获取分类结果；获取所述分类结果中属于同一类别的分类结果；对所述同一类别的分类结果进行区域划分，获得划分结果；根据划分结果，获得文字切分结果。应用本发明实施例，能够有效的避免复杂背景区域以及噪声的干扰，对大小，间距不统一的多语言文字混和的文本行图像进行精确的字符切分。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 文本 中的 字符 切分 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于全卷积神经网络的文本行中的字符切分方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待检测的文本行图像区域；/n采用语义分割模型对所述文本行图像区域进行像素分类，获取分类结果；/n获取所述分类结果中属于同一类别的分类结果；/n对所述同一类别的分类结果进行区域划分，获得划分结果；/n根据划分结果，获得文字切分结果。/n
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