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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种运动场景下目标文字识别通用增强方法及相关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：CN117152763B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202311117195.3，技术领域涉及：G06V30/148；该发明授权一种运动场景下目标文字识别通用增强方法及相关装置是由刘扬;姜沛林;王飞;杨海伟设计研发完成，并于2023-08-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种运动场景下目标文字识别通用增强方法及相关装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种运动场景下目标文字识别通用增强方法及相关装置，使用了双分支的网络结构构建策略，通过隐式的文本统计分支来跟显式的文本识别分支进行数据融合和参数交换，能够达到在不增加模型复杂度的情况下控制模型规模，减少网络不必要的参数。同时为后续的下游任务提供了一个基本的主干网络，能够为更多复杂场景下的文本分析提供解决方案。本发明所采用的离线学习方法，可以在对模型的迭代和强化时减少成本。随着数据的多样性增加，模型能够动态地调整每次调优参数，使得迭代的过程能自适应地对数据进行“提取‑更新”参数，能在保证提高效迭代进程的收敛速度的情况下，不增加网络复杂度来提升模型的性能。

本发明授权一种运动场景下目标文字识别通用增强方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种运动场景下目标文字识别通用增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 对运动场景文本图像数据进行清洗，得到运动场景文本图像的浅层特征； 利用浅层特征，基于双分支网络构建文本预测模型；所述构建文本预测模型，包括： 将浅层特征输入至隐式文本统计分支，输出文本统计参数； 将浅层特征输入至显式文本识别分支，输出文本识别参数； 将文本统计参数和文本识别参数进行参数交换，进行双分支网络的迭代；计算当前迭代双分支网络所有参数权重的损失均值，利用损失均值评估当前双分支网络的状态，并协助更新下一次双分支网络迭代的迭代参数； 将文本统计参数、文本识别参数和迭代参数输入至双分支整合模块，通过特征整合后输入多层感知器，得到深层特征； 将深层特征传入全连接层进行解码，得到经过网络预测的预测文本； 其中，双分支模块通过共享主干的参数，同时互相提供优化后的参数； 利用浅层特征训练离线性能预测模型，并对离线性能预测模型进行迭代优化； 利用优化后的离线性能预测模型对文本预测模型进行更新； 将运动场景文本图像输入至更新后的文本预测模型，输出预测文本。

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西安交通大学，其通讯地址为：710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号；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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