[发明专利]一种基于深度学习的科协活动文本标题识别方法在审
| 申请号： | 202210035605.9 | 申请日： | 2022-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN114358208A | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 陈万志;房娜 | 申请（专利权）人： | 辽宁工程技术大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/02;G06V30/416;G06V10/774 |
| 代理公司： | 北京快易权知识产权代理有限公司 11660 | 代理人： | 赵晓薇 |
| 地址： | 123000 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的科协活动文本标题识别方法，属于文本标题识别技术领域，包括如下步骤：构建深度学习模型；本发明中，通过在内设置有深度学习模块，可对于需要识别的内容领域进行深度学习，在进行识别时，可有效提升识别的准确度与速率，同时在深度学习模块内还具有对于学习内容的深度细分，在后续进行文本标题识别过程中，对于识别内容进行大块分类后，还可进行细分分类，提高了整体识别的精细度，同时在内设置有图像处理模块，进行文本标题识别时，对于获取的图像可进行对比度、模糊度等性质调节，从而可稳定提升获取图像质量，从而可有效保证后续的标题识别准确度与精度，使用效果好，适于推广。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 科协 活动 文本 标题 识别 方法 | ||
【主权项】：
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