西安电子科技大学贺王鹏获国家专利权
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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于自蒸馏算法的文本检测方法及系统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：CN116935389B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202310991293.3，技术领域涉及：G06V30/10；该发明授权基于自蒸馏算法的文本检测方法及系统是由贺王鹏;屈柯帆设计研发完成，并于2023-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于自蒸馏算法的文本检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于自蒸馏算法的文本检测方法及系统，包括：利用文本检测卷积神经网络模型对文本进行分割，得到分割图；根据分割图计算原始熵图，并对分割图进行噪声去除处理，计算处理后熵图；根据原始熵图、处理后熵图计算自监督损失；利用损失函数对文本检测卷积神经网络模型进行训练，得到基于自蒸馏算法的文本检测卷积神经网络模型；利用基于自蒸馏算法的文本检测卷积神经网络模型进行文本检测，得到检测结果。提高了文本检测的准确性。
本发明授权基于自蒸馏算法的文本检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于自蒸馏算法的文本检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、利用文本检测卷积神经网络模型对文本进行分割，得到分割图； 所述文本检测卷积神经网络模型包括主干、颈部、头部三个模块，所述头部采用分割方法，分割公式如下： 上式中，为分割图像素点； 步骤2、根据所述分割图计算原始熵图，并对所述分割图进行噪声去除处理，计算处理后熵图； 噪声去除过程为：对所述分割图进行二值化处理、高斯平滑滤波； 所述二值化处理的公式为： 上式中，为分割图像素点； 所述高斯平滑滤波的公式为： ； 熵图计算公式为： 上式中，为分割图； 步骤3、根据所述原始熵图、处理后熵图计算自监督损失； 将所述原始熵图、处理后熵图之间的距离作为自监督损失： ； 步骤4、利用损失函数对文本检测卷积神经网络模型进行训练，得到基于自蒸馏算法的文本检测卷积神经网络模型； 步骤4中的损失函数表达式： 上式中，为文本检测损失； 步骤5、利用所述基于自蒸馏算法的文本检测卷积神经网络模型进行文本检测，得到检测结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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