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龙图腾网获悉有米科技股份有限公司申请的专利一种文本图像区域检测模型的确定方法及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：CN115082931B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202210682256.X，技术领域涉及：G06V30/14；该发明授权一种文本图像区域检测模型的确定方法及装置是由陈畅新;钟艺豪;蔡锐涛设计研发完成，并于2022-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种文本图像区域检测模型的确定方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种文本图像区域检测模型的确定方法及装置，该方法包括：根据预设的检测网络构建算法，构建待训练检测网络模型，根据待训练检测网络模型，对待处理图像执行预设的图像处理操作，得到图像处理结果；根据预设的特征比对模块，对图像处理结果所包括的文本检测框坐标与预先确定的待处理图像的文本预标记坐标执行特征比对操作，得到特征比对结果；当特征比对结果表示待训练检测网络的训练参数大于等于预设的收敛阈值时，确定待训练检测网络模型为完成训练的目标检测网络模型。可见，实施本发明提供了一种文本图像区域检测模型构建以及训练方法，有利于提高图像区域中文本的检测准确率以识别准确率。

本发明授权一种文本图像区域检测模型的确定方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种文本图像区域检测模型的确定方法，其特征在于，所述方法包括： 根据预设的检测网络构建算法，构建用于对输入的图像执行预设图像处理操作的待训练检测网络模型，所述待训练检测网络模型包括特征提取网络、特征融合网络以及多任务分支； 根据所述待训练检测网络模型，对待处理图像执行预设的图像处理操作，得到对应的图像处理结果，所述图像处理结果包括所述待处理图像对应的文本检测框坐标； 根据确定出的特征比对模块，对所述文本检测框坐标与预先确定出的所述待处理图像的文本预标记坐标执行特征比对操作，得到对应的特征比对结果，所述特征比对结果包括所述待训练检测网络对应的训练参数，所述训练参数用于确定所述待训练检测网络模型对应的训练收敛程度； 当所述特征比对结果表示所述训练参数大于等于预设的收敛阈值时，确定所述待训练检测网络模型为完成训练的目标检测网络模型； 所述根据确定出的特征比对模块，对所述文本检测框坐标与预先确定出的所述待处理图像的文本预标记坐标执行特征比对操作，得到对应的特征比对结果之前，所述方法还包括： 根据预先确定出的所述待处理图像的文本预标记坐标，确定所述文本预标记坐标对应的第一多边形区域，并根据所述第一多边形区域以及所述文本预标记坐标，确定该第一多边形区域对应的目标矩形区域； 将所述文本检测框坐标映射到所述目标矩形区域中，并在所述目标矩形区域中按照预设连接顺序拼接所述文本检测框坐标，得到对应的第二多边形区域； 以及所述根据确定出的特征比对模块，对所述文本检测框坐标与预先确定出的所述待处理图像的文本预标记坐标执行特征比对操作，得到对应的特征比对结果，包括： 根据确定出的特征比对模块，对所述目标矩形区域中所述第一多边形区域以及所述第二多边形区域分别执行预设卷积处理操作，得到所述第一多边形区域对应的第一特征向量以及所述第二多边形区域对应的第二特征向量； 根据所述第一特征向量以及所述第二特征向量结合预设的损失函数，计算得到目标损失数值，所述目标损失数值用于确定的所述待训练检测网络模型对应的训练收敛程度； 将所述目标损失数值确定为所述文本检测框坐标与所述文本预标记坐标对应的特征比对结果。

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