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[发明专利]一种文本识别方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110194111.0在审
发明人：伍敏慧;梅利健;林榆耿 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-02-20 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本申请公开了一种文本识别方法、装置、电子设备和存储介质；本申请可以获取待文本识别的目标图像、以及计算机设备中显卡的内存信息；基于所述显卡的内存信息，确定计算机设备所能处理的目标图像尺寸；当目标图像的尺寸大于目标图像尺寸时，根据目标图像尺寸对目标图像进行切分处理，得到目标图像的切分子图像；对切分子图像进行文本检测，得到切分子图像的切分文本区域的位置信息；根据所述位置信息，将切分文本区域映射到目标图像上，确定目标图像的文本区域；对目标图像中所有的文本区域进行文本识别，得到目标图像的文本识别结果。本申请可以在显存限制下识别任意尺寸图像上的文字，不受图像长宽比的限制，保证文本识别的精度。
一种文本识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]文本识别的方法及装置-CN202110782638.5在审
发明人：崔淼;陈成才 -专利权人：上海智臻智能网络科技股份有限公司
申请日： 2021-07-09 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本申请提供了一种文本识别的方法及装置，该方法包括：对输入图像中文本的方向进行矫正，得到候选图像，所述输入图像为建筑图像；获取所述候选图像的特征图；基于所述文本的上下文信息对所述特征图进行特征增强，得到目标特征图；基于所述目标特征图进行文本识别，得到所述输入图像的文本识别结果。本申请实施例中的方法能够提高文本识别的准确率。
文本识别方法装置

[发明专利]点云实例分割方法和装置、电子设备和存储介质-CN202110887047.4在审
发明人：陈少宇;程天恒;张骞;黄畅 -专利权人：北京地平线信息技术有限公司
申请日： 2021-08-03 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种点云实例分割方法和装置、电子设备和存储介质，其中，点云实例分割方法包括：分别预测目标场景的点云中的各点的语义标签；基于各点的语义标签，对点云中的各点进行聚类，得到至少一个点集合；其中，至少一个点集合中，同一点集合中点的语义标签相同；基于至少一个点集合的语义标签，对至少一个点集合进行聚类，得到第一实例分割结果，第一实例分割结果包括分别对应于至少一个实例的点集合；分别预测第一实例分割结果中的各实例的置信度；基于各实例的置信度对第一实例分割结果进行过滤，得到第二实例分割结果。本公开实施例能够生成更精细、更准确的实例分割结果。
实例分割方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种回环检测方法、装置以及电子设备-CN202110859730.7在审
发明人：郑权;钟智渊;洪泽 -专利权人：深圳甲壳虫智能有限公司
申请日： 2021-07-28 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种回环检测方法、装置以及电子设备，涉及回环检测技术领域。方法包括：获取待检测环境的当前图像，对当前图像进行语义识别，获得当前图像的语义信息作为当前语义信息；获取当前语义信息所属的分类作为当前分类；获取预先建立的链表作为预设链表，从预设链表中查找与当前分类对应的预设分类，并获取预设分类包含的预设语义信息；基于当前语义信息与预设语义信息，确定回环检测匹配结果。本申请实施例基于当前图像的当前语义信息所对应的当前分类，从预设链表中查找与当前分类对应的预设分类，获取预设分类包括的预设语义信息，最终基于当前语义信息与预设语义信息确定回环检测结果，以提升回环检测方法的高效性。
一种回环检测方法装置以及电子设备

[发明专利]一种无监督领域自适应图像分割方法及系统-CN202110869520.6在审
发明人：李强;王植炜;吕进鑫;梁愿怀 -专利权人：华中科技大学;武汉联影智融医疗科技有限公司
申请日： 2021-07-30 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种无监督领域自适应图像分割方法及其系统，该方法包括：根据源域数据中带分割标签的图像训练分割模型和生成模型；将目标域数据中不带分割标签的图像输入分割模型，得到对应的分割预测标签；将目标域数据和对应的分割预测标签输入生成模型，得到匹配的参考图像和分割参考标签；将与分割参考标签重叠率符合预设值的分割预测标签作为准分割标签，根据准分割标签和对应的目标域数据再次训练分割模型并重新确定准分割标签，直至分割模型的分割精度满足预设条件时结束训练。本发明是结合源域数据中带标签的图像和目标域数据中不带标签的图像共同训练分割模型，降低训练分割模型对带标签图案的数量要求，使得该方法能够广泛应用。
一种监督领域自适应图像分割方法系统

[发明专利]字符图像处理方法、装置及古代汉籍图像的识别方法-CN202010366808.7在审
发明人：何梦超;王永攀;黄耀雄;杨志博 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2020-04-30 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本申请公开了一种字符图像处理方法，包括：对单字字符图像执行聚类操作，获得聚类结果；根据字符出现频率，从所述聚类结果中筛选出高频单字字符图像，并将所述高频单字字符图像对应的字符作为所述高频单字字符图像的标签；根据所述高频单字字符图像以及所述高频单字字符图像的标签，获得少样本分类模型；利用所述少样本分类模型对所述单字字符图像进行识别，获得所述单字字符图像的标签；根据所述单字字符图像以及所述单字字符图像的标签，获得单字字符图像分类模型。采用上述方法，以降低古代汉籍等字符图像的标注难度。
字符图像处理方法装置古代识别

[发明专利]一种断裂粘连激光印刷数字串识别方法-CN201810796514.0有效
发明人：姜燕;饶刚;梅文浩;滕建丽 -专利权人：武汉科技大学
申请日： 2018-07-19 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种断裂粘连激光印刷数字串识别方法，第一步：对网银盾分区提取序列号、二值化、去除断点和噪声、序列号分割、数字归一化、平滑轮廓等算法进行研究；第二步：采用4联通寻找法提取数字的连通域数量，对只有一个连通域的数字，分析字符3/4高度内的最大宽高比从而分离数字1；第三步：在前两步的基础上，结合数字轮廓的切线斜率突变特征进行分析，构造编码表对数字进行识别。实验采用Linux系统搭载Qt框架，用C++编程实现本文算法。实验测得该算法在没有污渍的情况下，断裂粘连激光印刷数字识别准确率可达100％，实验结果表明了该算法的可靠性和实用性。
一种断裂粘连激光印刷字串识别方法

[发明专利]一种字符串图像识别方法-CN201810476192.1有效
发明人：陈宇;白鸿钧;李冠军;杜延坡;丁洋;刘远锋 -专利权人：河南思维轨道交通技术研究院有限公司
申请日： 2018-05-17 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明涉及图像识别领域，具体是一种字符串图像识别方法，包括以下步骤：（1）将一幅图像转换成只包括黑白两种颜色的图像；（2）在图像中计算出字符串的最小图像范围；（3）将字符串的最小图像范围之外的部分剪裁掉，只保留包含有字符串的最小区域；（4）采用“递归式”方法，通过不断尝试画分割线，根据画出的分割线与字符串是否相交决定继续分割还是退回重新画分割线，来判别每个字符的边界范围，将字符串中每个字符所占据的区域计算出来；（5）将图像中每个字符区域的像素信息数据化，与字库中数组比较，数组中每个字节都相等则输出这个字符，图像中字符串所有字符识别完成连接起来，形成字符串。
一种字符串图像识别方法

[发明专利]一种证件图片处理方法及装置、介质、电子设备-CN201910533126.8有效
发明人：孟冬伟;王佳军 -专利权人：拉扎斯网络科技（上海）有限公司
申请日： 2019-06-19 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种证件图片处理方法及装置、介质、电子设备，所述证件图片处理方法包括：确定证件图片中的文本框；对所述文本框的内容进行文字识别，得到文本串；对所述文本串进行语义识别，关联所述文本串至所述证件中的条目类别。本发明实施例中的技术方案可以提升对证件图片的信息识别的准确性。
一种证件图片处理方法装置介质电子设备

[发明专利]一种基于tesseract的变电站端子排识别方法及系统-CN202010361848.2有效
发明人：王磊;黄力;刘应明;杨永祥;陈相吉;周政宇;黄照厅;周金桥;张建行;龙志;瞿强;杨凯利;黄伟;付锡康;朱平;朱皓;张雪清;曾蓉;李克;瞿杨全;熊维;柯勇;汤龙;陈晨;王予彤;余秋衡;阮鹏 -专利权人：贵州电网有限责任公司
申请日： 2020-04-30 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于tesseract的变电站端子排设计图识别方法，包括，将变电站端子排信息图纸转换为图片文件上传至客户端内监听上传的所述图片文件并记录在待识别的图片清单中，若所述变电站端子排信息图纸上传完毕，则开始识别所述图片清单；对所述图片清单进行碎片化处理并记录碎片信息；调用训练模型识别所述碎片信息得到识别结果，结构化整理所述识别结果并存入指定目录内。本发明通过增加针对变电站端子排设计图纸特殊字符的字符库，基于tesseract训练模型对特殊符号进行处理提高识别精度，在快速、准确的识别端子排接线设计信息的同时，避免了人工重复劳动，保障了电网接线运行的高效，消除了安全隐患。
一种基于 tesseract 变电站端子识别方法系统

[发明专利]基于谱维转换网络的卷积神经网络多光谱图像分割方法-CN201910368493.7有效
发明人：陈为;涂淑琪;艾渤;钟章队 -专利权人：北京交通大学
申请日： 2019-05-05 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于谱维转换网络的卷积神经网络多光谱图像分割方法。该方法包括：分别利用CNN网络构建谱维转换网络和像素级类别预测结构；利用谱维转换网络和像素级类别预测结构构建CNN像素级类别预测结构模型，使用带动量的梯度下降算法对CNN像素级类别预测结构模型进行有监督训练，将需要分割的多光谱图像直接输入到训练好的CNN像素级类别预测结构模型，得到需要分割的多光谱图像对应的像素级分割图。本发明通过利用谱维转换网络实现谱维度从多至三的转换，可以采用大数据量的传统彩色图像训练像素级类别预测结构，实现了采用深度学习方法处理低数据量的多光谱图像分割任务，避免过拟合问题的同时提高了多光谱图像像素级分割的准确率。
基于转换网络卷积神经网络光谱图像分割方法

[发明专利]一种确定空闲车位的方法、装置及系统-CN202110469313.1有效
发明人：陈钰华;尹晶海 -专利权人：江西科技学院
申请日： 2021-04-28 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明提出一种确定空闲车位的方法、装置及系统，该方法包括：获取各个入场车辆上传的倒车影像，倒车影像包括入库倒车影像和出库倒车影像；基于图像文字识别技术，分别从每一入库倒车影像当中识别出被占用的停车位的车位编号，并从出库倒车影像当中识别出解除占用的停车位的车位编号；根据被占用的停车位的车位编号和解除占用的停车位的车位编号，确定当前停车场的空闲车位的车位编号。本发明提出的确定空闲车位的方法，通过基于入场车辆与停车场管理终端的信息交互来确定空闲车位的全新方法，可提高整体停车效率，降低了管理成本。
一种确定空闲车位方法装置系统

[发明专利]一种文字处理方法、设备及存储介质-CN202110078268.7在审
发明人：王帅;邓强;钟滨;徐进 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-01-20 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种文字处理方法、设备及计算机可读存储介质。其中方法包括：获取至少两个参考文字，对至少两个参考文字进行拆分，得到至少两个参考文字的拆分字形，基于至少两个参考文字和至少两个参考文字的拆分字形，构建文字字形图，文字字形图包括每个参考文字与所属的拆分字形之间的关联关系，将每个参考文字和拆分文字确定为待识别文字，基于文字字形图生成每个待识别文字的文字特征向量，根据每个待识别文字的文字特征向量，确定每个待识别文字之间的文字相似度。通过拆分字形建立各个参考文字之间的关联关系，并基于该关联关系得到每个参考文字的文字特征向量，进而提高文字相似识别的效率和准确性。
一种文字处理方法设备存储介质

[发明专利]语义分割模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质-CN202110643779.9在审
发明人：张兆翔;谭铁牛;樊峻菘 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2021-06-09 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本申请实施例公开了一种语义分割模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：在语义分割结果中的稀疏点标注位置，基于语义分割模型的第一损失函数，第一次更新所述语义分割模型的模型参数；基于语义分割结果以及图像对应的稀疏点标签，得到图像对应的稠密像素级伪标签，并基于稠密像素级伪标签和语义分割模型的第二损失函数，第二次更新语义分割模型的模型参数；基于图像的特征数据、稠密像素级伪标签和语义分割模型的第三损失函数，第三次更新语义分割模型的模型参数。本申请实施例充分利用稀疏点标注中所隐含的信息来训练深度模型，从而在尽量小的标注代价下，取得较好的弱监督模型性能。
语义分割模型训练方法装置电子设备存储介质

[发明专利]实例分割方法和实例分割网络的训练方法及其装置-CN202110865507.3在审
发明人：程天恒;陈少宇;张骞;黄畅 -专利权人：北京地平线信息技术有限公司
申请日： 2021-07-29 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本公开实施例公开了一种实例分割方法和实例分割网络的训练方法及其装置，其中，实例分割方法包括：基于实例分割网络的第一分支网络对待分割图像进行特征提取，得到第一特征；基于所述实例分割网络的第二分支网络对所述第一特征进行预测，得到设定数量的分类结果和设定数量的卷积参数；基于所述实例分割网络的第三分支网络对所述第一特征进行分割掩码特征提取，得到第二特征；基于所述设定数量的分类结果、所述设定数量的卷积参数和所述第二特征，确定所述待分割图像的实例分割结果。本实施例提出的方法不再依赖于检测算法，模型性能不再受检测算法的约束。
实例分割方法网络训练及其装置