武汉逸锦科技有限公司;武汉工程大学周华兵获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉逸锦科技有限公司;武汉工程大学申请的专利一种密集场景文本检测与识别方法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：CN117218641B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202311235672.6，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权一种密集场景文本检测与识别方法是由周华兵;王浩;陈灯;王燕燕;樊晶晶;杨攀设计研发完成，并于2023-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种密集场景文本检测与识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种密集场景文本检测与识别方法，包括：获取公共数据集以及密集文本图像数据集；建立基于词长感知Transformer的深度学习网络模型，采用所述公共数据集对所述深度学习网络模型进行预训练，以生成初始识别模型；采用所述密集文本图像数据集对所述初始识别模型进行训练，以优化所述初始识别模型后，生成密集场景文本检测和识别协同模型；获取待识别密集场景文本图像，将所述待识别密集场景文本图像输入至所述密集场景文本检测和识别协同模型中，以得到识别结果。本发明解决了现有技术中密集场景文本检测与识别方法准确度低、容易出现漏检误检的技术问题。
本发明授权一种密集场景文本检测与识别方法在权利要求书中公布了：1.一种密集场景文本检测与识别方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取公共数据集以及密集文本图像数据集； 建立基于词长感知Transformer的深度学习网络模型，采用所述公共数据集对所述深度学习网络模型进行预训练，以生成初始识别模型；其中，所述深度学习网络模型由编码器和含有多个动态头的解码器组成，用于实现文本检测特征与识别特征的提取、多尺度语义信息的融合、文本边界框信息的预测和字符序列的预测，所述深度学习网络模型使用针对不同单词长度定制的字符计数先验来有效地约束感兴趣的区域，且保留有词长感知实例分割建议头； 采用所述密集文本图像数据集对所述初始识别模型进行训练，以优化所述初始识别模型后，生成密集场景文本检测和识别协同模型； 获取待识别密集场景文本图像，将所述待识别密集场景文本图像输入至所述密集场景文本检测和识别协同模型中，以得到识别结果。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人武汉逸锦科技有限公司;武汉工程大学，其通讯地址为：430000 湖北省武汉市东湖新技术开发区康魅路1号金地·碣石庄园二期21栋2单元11层01室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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