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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于盲文点级语义增强的盲文字符检测识别方法和系统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：CN117132986B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310969067.5，技术领域涉及：G06V30/148；该发明授权基于盲文点级语义增强的盲文字符检测识别方法和系统是由于智;郑砚天;卜佳俊;邢航笛;谷雨设计研发完成，并于2023-08-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于盲文点级语义增强的盲文字符检测识别方法和系统在说明书摘要公布了：一种基于盲文点级语义增强的盲文字符检测识别方法和系统，其方法包括:通过计算机视觉技术获取图片中盲文字符的位置和类别置信度；通过计算机视觉技术获取图片像素的凸点置信度；通过盲文字符的类别置信度与区域内的凸点置信度筛选盲文字符。本发明改进了现有技术中利用目标检测模型对盲文字符进行检测和识别时，对模糊盲文点无法准确判断的问题，从而提高了检测识别的准确度。

本发明授权基于盲文点级语义增强的盲文字符检测识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于盲文点级语义增强的盲文字符检测识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S110,通过计算机视觉技术获取图片中盲文字符的位置和类别置信度；盲文字符在原图中的坐标集合记为c2； S120,通过计算机视觉技术获取图片像素的凸点置信度；包括： S1201，对RetinaNet模型中特征金字塔方法的输出f＝{f1,f2,f3,f4}经过最近邻插值缩放到同一尺寸后顺序连接得到f′＝f1′,f2′,f3′,f4′； S1202，对f′采用通道注意力增强的卷积神经网络，获得高为h，宽为w的原图中每个像素点的凸点置信度pdot＝{p1,…ph*w}； S130,利用像素的凸点置信度和盲文字符的坐标与类别置信度计算最终置信度；包括： S1301，从pdot构建积分图 S1302，计算c2中每一个坐标c2i＝xmini,ymini,xmaxi,ymaxi包含的6个盲文点坐标集合,cdoti＝{xmini,ymini,xmini+w2,ymini+h3,xmini,ymini,xmini+w2,ymini+2h3,xmini,ymini,xmini+w2,ymaxi,xmini+w2,ymini,xmaxi,ymini+h3,xmini+w2,ymini,xmaxi,ymini+2h3,xmini+w2,ymini,xmaxi,ymaxi},w＝xmaxi-xmini+1,h＝ymaxi-ymini+1； S1303，根据积分图和盲文点坐标计算每个盲文凸点置信度P′doti＝Ixmaxi,ymaxi-Ixmaxi,ymini-1-Ixmini-1,ymaxi+Ixmini-1,ymini-1； S1304，计算盲文字符的最终置信度；对c2i的每个坐标c2i,j计算Pd′oti,j并进行累乘, S140,利用非极大值抑制算法筛选最终的盲文字符位置与类别；包括： S1401，设置置信度阈值t＝0.3； S1402，设置盲文字符坐标的IoU阈值tiou＝0.02； S1403,对c中每一个盲文字符选取置信度最高的类别作为盲文字符的类别，删除置信度小于阈值t的字符； S1404,将所有盲文字符按置信度排序,选取置信度最高的盲文字符； S1405,将得到的盲文字符记为主字符；计算这个字符与剩余字符的IoU,删除次框；删除IoUtiou的所有字符； S1406,回到S1404,直到所有的字符全部被处理； S1407,将所有的主字符作为检测结果。

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