[发明专利]一种基于图像矩矫正的深度学习文本字符检测方法

摘要

本发明公开了一种基于图像矩矫正的深度学习文本字符检测方法，所述方法具体包括以下步骤：数据集准备、人工修正预标注不准的box框，根据所述box框生成高斯热图形式的热图标签、定义神经网络结构和损失函数、预训练、扩充实际场景的训练样本集、对扩充后的训练样本集进行自适应二值化操作，计算每个字符的Hu矩特征向量，取向量均值作为字符的辅助标签、修改损失函数形式进行微调训练和模型测试与验证；该方法通过热图标签和矩特征向量标签联合构成优化损失函数，提升了字符box框的准确性，解决了字符边框过度分割以及欠分割的问题；通过对样本集扩充后进行预处理，弥补了字符级标注不足的问题，其字符检测泛化能力更好。