恭喜上海眼控科技股份有限公司冯晓锐获国家专利权
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龙图腾网恭喜上海眼控科技股份有限公司申请的专利文本识别方法、装置、计算机设备和存储介质获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN112580495B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202011487467.5,技术领域涉及:G06V30/41;该发明授权文本识别方法、装置、计算机设备和存储介质是由冯晓锐设计研发完成,并于2020-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本文本识别方法、装置、计算机设备和存储介质在说明书摘要公布了:本申请涉及一种文本识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取待识别图片;将所述待识别图片输入至预设的文本识别模型中进行文本识别,确定所述待识别图片上的文本内容;其中,所述预设的文本识别模型是基于训练图片集训练得到的,所述训练图片集包括多个训练图片和每个训练图片对应的标注文本内容,所述多个训练图片包括噪声训练图片和非噪声训练图片。采用本方法能够提升训练的识别模型的性能。
本发明授权文本识别方法、装置、计算机设备和存储介质在权利要求书中公布了:1.一种文本识别方法,其特征在于,所述方法包括: 获取待识别图片; 将所述待识别图片输入至预设的文本识别模型中进行文本识别,确定所述待识别图片上的文本内容; 其中,所述预设的文本识别模型是基于训练图片集训练得到的,所述训练图片集包括多个训练图片和每个所述训练图片对应的标注文本内容,所述多个训练图片包括噪声训练图片和非噪声训练图片; 所述文本识别模型的训练方式包括: 将所述训练图片集中的各训练图片输入至初始文本识别模型,得到各所述训练图片对应的预测文本内容; 计算所述训练图片的所述预测文本内容和对应的所述标注文本内容之间的第一损失;将所述第一损失和预设的第一损失阈值进行对比;若所述训练图片的所述第一损失小于所述第一损失阈值,则表征所述训练图片是非噪声训练图片; 若所述第一损失小于所述第一损失阈值,则随机对所述训练图片的标注文本内容中的一个字符进行修改,得到所述训练图片对应的新标注文本内容; 根据所述训练图片对应的所述新标注文本内容对所述初始文本识别模型进行预设次数的训练,得到中间文本识别模型; 通过各所述训练图片的图片质量类别以及各所述训练图片在所述中间文本识别模型训练过程中的训练结果,检测各所述训练图片是否为噪声训练图片;所述图片质量类别表征图片的清晰程度; 若所述训练图片为噪声训练图片,则采用其他所述非噪声训练图片对所述中间文本识别模型继续进行训练,得到所述文本识别模型。
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