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龙图腾网获悉南京三百云信息科技有限公司申请的专利一种文本检测方法、装置、设备及存储介质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：CN114926849B 。

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：202210429576.4，技术领域涉及：G06V30/412；该发明授权一种文本检测方法、装置、设备及存储介质是由周源赣;章水鑫设计研发完成，并于2022-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种文本检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种文本检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取待检测图像；将待检测图像输入至预先构建的内缩偏移文本检测模型，确定目标语义分割特征图和目标偏移量特征图；根据目标语义分割特征图和目标偏移量特征图确定目标外扩距离和待外扩矩形框；将待外扩矩形框外扩目标外扩距离，确定目标文本检测框；其中，预先构建的内缩偏移文本检测模型包括语义分割子模型和偏移量回归子模型。本发明实施例的技术方案，解决了现有依据内缩文本实例训练所得的文本检测模型不考虑文本内缩过程偏移量，导致对密集文本区域进行检测时，检测速度慢且效果较差的问题，减少了目标文本检测框的确定计算量，提升了文本检测效率。

本发明授权一种文本检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种文本检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测图像； 将所述待检测图像输入至预先构建的内缩偏移文本检测模型，确定目标语义分割特征图和目标偏移量特征图； 根据所述目标语义分割特征图和所述目标偏移量特征图确定目标外扩距离和待外扩矩形框； 将所述待外扩矩形框外扩所述目标外扩距离，确定目标文本检测框； 其中，所述预先构建的内缩偏移文本检测模型包括语义分割子模型和偏移量回归子模型； 所述内缩偏移文本检测模型的训练步骤包括： 将内缩偏移文本训练样本集中的图像样本集进行基础特征提取，确定基础特征样本集；其中，所述内缩偏移文本训练样本集中包括图像样本集以及与所述图像样本集对应的标定样本集，所述标定样本集中包括与各图像样本对应的内缩分割标签和偏移量标签；所述内缩分割标签为与图像样本对应的标注有图像样本中需识别到的目标文本内缩后边界位置的标定图像或像素矩阵；偏移量标签为与图像样本对应的标注有图像样本中需识别到的目标文本内缩过程产生偏移量的标定图像或像素矩阵； 将所述基础特征样本集输入至初始语义分割子模型，提取语义分割中间结果； 将所述基础特征样本集输入至初始偏移量回归子模型，提取偏移量中间结果； 根据所述语义分割中间结果和对应的内缩分割标签，确定对应的第一损失函数； 根据所述偏移量中间结果和对应的偏移量标签，确定对应的第二损失函数； 根据所述第一损失函数和所述第二损失函数确定总损失函数，并基于所述总损失函数对所述初始语义分割子模型和所述初始偏移量回归子模型进行训练，直到满足预设收敛条件获得内缩偏移文本检测模型； 所述内缩分割标签的确定步骤包括： 针对每个图像样本，根据所述图像样本的大小构建与所述图像样本对应的第一二维矩阵，并确定所述图像样本中标注文本的最短边长； 若所述最短边长小于或等于预设最小边框长度，则将所述第一二维矩阵中与所述标注文本的位置对应的各像素设置为第一预设数值； 若所述最短边长大于预设最小边框长度，则根据所述标注文本的大小确定第一内缩距离，根据所述第一内缩距离更新所述标注文本的位置，并将更新后所述标注文本的位置对应的各像素设置为第一预设数值。

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