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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)申请的专利文本识别方法及文本识别装置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：CN115424285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202210915729.6，技术领域涉及：G06V30/42；该发明授权文本识别方法及文本识别装置是由张海军;周海彬;邵卢娇设计研发完成，并于2022-08-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本识别方法及文本识别装置在说明书摘要公布了：本公开的实施例提供一种文本识别方法和文本识别装置。在该文本识别方法中，获取包括文本的图片。文本包括多个字符。通过浅层卷积神经网络来提取图片的特征以生成原始特征图。然后，通过注意力模块分别针对原始特征图的宽度维度和高度维度确定第一和第二注意力区域。将第一和第二注意力区域的重合区域确定为注意力选择区域。接着，根据原始特征图和注意力选择区域来生成候选特征矩阵。之后，将候选特征矩阵与原始特征图相乘以生成特征交互矩阵。对特征交互矩阵进行标准化处理以得到二维注意力权重矩阵。对原始特征图与二维注意力权重矩阵进行点积运算以获得增强特征矩阵。然后，根据增强特征矩阵和文本中的已识别字符来识别文本中的未识别字符。

本发明授权文本识别方法及文本识别装置在权利要求书中公布了：1.一种文本识别方法，包括： 获取包括文本的图片，所述文本包括多个字符； 通过浅层卷积神经网络来提取所述图片的特征以生成原始特征图，其中，所述原始特征图的分辨率比所述图片的分辨率更低； 通过注意力模块分别针对所述原始特征图的宽度维度和高度维度确定第一注意力区域和第二注意力区域； 将所述第一注意力区域和所述第二注意力区域的重合区域确定为注意力选择区域； 根据所述原始特征图和所述注意力选择区域来生成候选特征矩阵，其中，所述候选特征矩阵与所述原始特征图的分辨率相同； 将所述候选特征矩阵与所述原始特征图相乘以生成特征交互矩阵； 对所述特征交互矩阵进行标准化处理以得到二维注意力权重矩阵； 对所述原始特征图与所述二维注意力权重矩阵进行点积运算以获得增强特征矩阵；以及 根据所述增强特征矩阵和所述文本中的已识别字符来识别所述文本中的未识别字符； 其中，通过注意力模块分别针对所述原始特征图的宽度维度和高度维度确定第一注意力区域和第二注意力区域包括： 分别在所述宽度维度和所述高度维度关于所述原始特征图的中心点对称地生成宽度连续位置区间和高度连续位置区间； 通过所述注意力模块中的第一嵌入层将所述宽度连续位置区间映射到宽度离散位置区间； 通过所述注意力模块中的第二嵌入层将所述高度连续位置区间映射到高度离散位置区间； 通过所述注意力模块中的第一全连接层确定所述宽度离散位置区间的宽度位置偏移； 通过所述注意力模块中的第二全连接层确定所述高度离散位置区间的高度位置偏移； 根据所述宽度离散位置区间和所述宽度位置偏移来确定所述第一注意力区域；以及 根据所述高度离散位置区间和所述高度位置偏移来确定所述第二注意力区域； 其中，根据所述原始特征图和所述注意力选择区域来生成候选特征矩阵包括： 生成与所述原始特征图的分辨率相同的空白矩阵； 将所述原始特征图中与所述注意力选择区域相对应的元素复制到所述空白矩阵中的相应位置； 将所述空白矩阵的边界元素赋值为零；以及 通过线性插值来计算所述空白矩阵中的未赋值区域的元素的值。

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