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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于改进OCR网络的光学字符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：CN118522015B 。

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：202410585995.6，技术领域涉及：G06V30/148；该发明授权基于改进OCR网络的光学字符识别方法是由吴永贤;文钊跃;张雪莉设计研发完成，并于2024-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进OCR网络的光学字符识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进OCR网络的光学字符识别方法，包括：获取基本数据，划分训练集与测试集；将训练集中的数据送入改进OCR网络进行训练，经过多次迭代至损失值最小，得到最优网络；将测试集中的数据输入到训练得到的最优网络中得到预测信息，接着使用NMS和设定阈值从预测信息中筛选出满足条件的检测框，将最终获得的检测框绘制在原始图像上，并在检测框的左上角区域标出文本识别信息。本发明可实现光学字符的精准识别，做到提升精度的要求。

本发明授权基于改进OCR网络的光学字符识别方法在权利要求书中公布了：1.基于改进OCR网络的光学字符识别方法，其特征在于，该改进OCR网络是对传统OCR网络的特征提取模块、特征强化模块和预测模块进行改进；对特征提取模块的改进是：采用邻接矩阵预测模块即ADJ模块替代文本方向偏移量预测模块即TDO模块，ADJ模块是一系列卷积操作，通过损失函数来预测节点间连接信息，输出邻接矩阵信息，此外还加入特征图模块即FEA模块，FEA模块同样是一系列卷积操作，用于提取图像特征信息和输出特征图信息，改进后的特征提取模块会输出文字位置信息、邻接矩阵信息、特征图信息和文本框位置信息；对特征强化模块的改进是：在特征图后面建立一个图卷积网络，将特征图分割成大小为16×16的节点，对节点进行展平，以行优先的顺序将16×16大小的矩阵逐一取出，并排列为一个一维向量，该向量的大小为256，前面ADJ模块输出的邻接矩阵信息也会输入到图卷积网络中来加强节点之间的关联性信息提取，图卷积网络会输出一系列节点特征；对预测模块的改进是：构建一个解码器，将强化过的节点特征和特征提取模块输出的文字位置特征进行采样解码，用于替代字符预测通道进行字符预测，得到最终结果； 所述光学字符识别方法的具体实施包括以下步骤： 1获取基本数据，包括带有英文文字的图像并进行标注，标记出文本框和对应的文本，使得标注后的数据带有文本框和文本信息，接着将数据划分成为训练集与测试集，分别用于网络的训练与测试； 2将训练集中的数据送入改进OCR网络进行训练，训练时通过特征提取模块获取图像的特征信息，将提取的特征信息输入到后续的预测模块进行整合并输出，获得图像的文字预测结果；在反向传播中，通过特征提取模块和特征强化模块的联合损失计算总损失值，其中，特征提取模块是计算中心点位置和文本框位置的距离误差，特征强化模块是计算邻接矩阵的均方误差和最后文字识别的连接时序分类损失，两者加权求和得到总误差；经过多次迭代至损失值最小，得到最优网络； 3将测试集中的数据输入到训练得到的最优网络中得到预测信息，接着使用NMS和设定阈值从预测信息中筛选出满足条件的检测框，将最终获得的检测框绘制在原始图像上，并在检测框的左上角区域标出文本识别信息。

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