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龙图腾网获悉中国大唐集团科学技术研究总院有限公司申请的专利一种基于改进CharNet的形状鲁棒性文本检测方法及其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：CN116524499B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310192879.3，技术领域涉及：G06V30/10；该发明授权一种基于改进CharNet的形状鲁棒性文本检测方法及其系统是由张媛媛;马迪;胡嘉铭;李金拓;索东楠设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进CharNet的形状鲁棒性文本检测方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于改进CharNet的形状鲁棒性文本检测方法及其系统。步骤1，向CharNet网络输入待检测图像；步骤2，将待检测图像进行骨干网络特征提取后形成特征图；步骤3，将特征图分别输入CharNet网络的两个并行分支，所述两个并行分支包括单字符检测与识别的字符分支和预测文本实例外接框的文本实例检测分支；步骤4，基于单字符检测与识别的字符分支得到字符识别信息；步骤5，基于预测文本实例外接框的文本实例检测分支得到字符位置信息；步骤6，将字符识别信息和字符位置信息进行整合后，得到文本识别结果。用以解决了文本识别中难以辨识的极长文本与任意形状文本问题。

本发明授权一种基于改进CharNet的形状鲁棒性文本检测方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进CharNet的形状鲁棒性文本检测方法，其特征在于，所述检测方法包括以下步骤： 步骤1，向CharNet网络输入待检测图像； 步骤2，将待检测图像进行骨干网络特征提取后形成特征图； 步骤3，将步骤2的特征图分别输入CharNet网络的两个并行分支，所述两个并行分支包括单字符检测与识别的字符分支和预测文本实例外接框的文本实例检测分支； 步骤4，基于步骤3的单字符检测与识别的字符分支得到字符识别信息； 步骤5，基于步骤3的预测文本实例外接框的文本实例检测分支得到字符位置信息； 步骤6，将步骤4的字符识别信息和步骤5的字符位置信息进行整合后，得到文本识别结果； 所述步骤2对骨干网络特征提取中的ResNet网络与Hourglass网络进行改进具体为； 所述ResNet网络的改进包括以下步骤： 步骤R2.1，将特征图进行分割，将残差内部的特征进行拆分与复用； 步骤R2.2，采用不同的卷积核进行计算，获得比单一卷积核更大的感受野； 所述Hourglass网络的改进包括以下步骤： 步骤H2.1，采用步长为2、尺寸为1*1的卷积学习pooling所能提供的非线性，实现特征降维； 所述步骤H2.1具体为，Hourglass通过捕捉多尺度特征信息与多个中间监督的结构来提高特征的精细度；网络采用两层结构，上层在原尺度上采用残差模块进行特征采集，下层采用maxpooling进行下采样后送入残差模块最终采用升采样获得与上层同样尺寸的特征图进行特征合成； 步骤H2.2，将Hourglass主干的对称式结构改进为非对称式结构； 所述步骤H2.2具体为，将Hourglass主干的对称式结构改进为非对称式先将特征图抽象缩小以增强表达能力，再融合放大以得到物体更精确的坐标信息。

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