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龙图腾网获悉上海交通大学;中国航空无线电电子研究所申请的专利基于字符定位和CRNN的飞行仪表不规则文本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：CN116092085B 。

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：202111280501.6，技术领域涉及：G06V30/148；该发明授权基于字符定位和CRNN的飞行仪表不规则文本识别方法是由卢俊国;陈慧娟;童歆;莫冠友;汤翰如设计研发完成，并于2021-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于字符定位和CRNN的飞行仪表不规则文本识别方法在说明书摘要公布了：一种基于字符定位和CRNN的飞行仪表不规则文本识别方法，通过选定的字符级标注数据集，对基于字符定位的检测网络和CRNN识别网络进行参数训练；然后使用训练后的检测网络和CRNN识别网络对实拍的包含不规则文本的飞行仪表图像进行在线文本识别。本发明基于两阶段识别算法的思路对检测网络和识别网络进行分别设计，能够显著提升整个识别网络的不规则文本识别准确率。

本发明授权基于字符定位和CRNN的飞行仪表不规则文本识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于字符定位和CRNN的飞行仪表不规则文本识别方法，其特征在于，通过选定的字符级标注数据集，对基于字符定位的检测网络和CRNN识别网络进行参数训练；然后使用训练后的检测网络和CRNN识别网络对实拍的包含不规则文本的飞行仪表图像进行在线文本识别； 所述的基于字符定位的检测网络，即主干网络包括：采用分层深度聚合结构的特征提取模块和采用迭代深层聚合算法的特征融合模块，其中：特征提取模块提取浅层特征和深层特征，特征融合模块融合浅层特征和深层特征后，输出字符区域热力图、连接关系热力图、文本区域分割图和文本中心区域分割图至CRNN识别网络； 所述的CRNN识别网络根据特征融合模块处理后的字符区域、连接区域以及本文区域叠加，对叠加得到的掩模进行连通域分析，通过每个字符区域的最小外接矩形，以及文本中心区域提供的方向信息来确定每个文本实例的边界； 所述的边界，通过以下方式得到： S1，选定具有字符级标注的场景数据集，并根据真值进行标注，具体包括：文本区域真值的设定规则为对每一个边界标注中顶点个数大于4的文本实例，计算除去其中每一个顶点后的面积与原面积的比值，当其，则将该顶点从原顶点集合中去除；文本中心区域的真值的设定规则为确定出文本的上下两条长边以及左右两条短边，然后分别计算上下边界这两条长边的总长度，并将其均分为20个等分，记为，；从到和到，分别将上边界和下边界中的点连接起来，形成15条线段，分别取得这15条线段的中点，由中点沿正方向和反方向分别延伸0.3倍的线段长度，然后将延长后的线段都连接起来； S2，读入数据集图像，通过主干网络预测字符区域、字符之间的连接区域、文本区域以及文本中心区域； S3，通过预设的阈值对字符区域、连接区域以及文本中心区域进行确定，并连接各个文本实例之间的字符区域，然后将字符区域、连接区域以及文本中心区域叠加，对叠加后的掩模进行连通域分析； S4，通过每个字符区域的最小外接矩形以及文本中心区域提供的方向信息确定每个文本实例的边界，具体过程为：同一个文本实例中的除开头和结尾的每个字符区域的最小外接矩形的每条边与文本中心区域上下两条边界的交点，按顺时针顺序标记为；求线段中点与线段中点连线的中点；求最小外接矩形各边与线段的夹角；若两条边的垂直边夹角之差大于阈值，则len为对应夹角大的边长，反之len为线段竖直方向上最长的线段；过中心点作线段垂线，其长度为len，即得到上下边界点。

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