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龙图腾网获悉上海电力大学申请的专利一种基于深度学习的曲面文本检测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：CN114373184B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202111464547.3，技术领域涉及：G06V30/412；该发明授权一种基于深度学习的曲面文本检测方法是由王道累;肖佳威;李超;朱瑞;袁斌霞;韩清鹏设计研发完成，并于2021-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的曲面文本检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的曲面文本检测方法，包括以下步骤：S1：构建标签图像数据集并进行标注；S2：构建图像识别模型，所述图像识别模型包括骨干网、特征融合组件、文本检测组件，所述图像识别模型的输入图像通过骨干网提取后送入特征融合组件进行拼接，并将拼接后的特征图送入文本检测组件进行文本框预测；S3：基于标签图像数据集对图像识别模型进行训练；S4：将待识别的标签图像送入图像识别模型进行检测，获取文本框目标检测结果。与现有技术相比，本发明具有识别精度高、检测效果好等优点。

本发明授权一种基于深度学习的曲面文本检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的曲面文本检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建标签图像数据集并进行标注； S2：构建图像识别模型，所述图像识别模型包括骨干网、特征融合组件、文本检测组件，所述图像识别模型的输入图像通过骨干网提取后送入特征融合组件进行拼接，并将拼接后的特征图送入文本检测组件进行文本框预测； S3：基于标签图像数据集对图像识别模型进行训练； S4：将待识别的标签图像送入图像识别模型进行检测，获取文本框目标检测结果， 所述的文本检测组件包括二值图前驱图获取模块、阈值图获取模块、二值图获取模块、文本框预测模块， 所述特征融合组件的输出特征图分别送入二值图前驱图获取模块、阈值图获取模块进行处理，所述二值图前驱图获取模块输出的前驱特征图、阈值图获取模块输出的阈值图送入二值图获取模块获取二值图，所述二值图送入文本框预测模块后获取预测结果， 所述的阈值图获取模块包括依次连接的卷积层、BN层、RULE层、最大池化层、转置卷积层、BN层、转置卷积层、双线性插值层， 所述的二值图前驱图获取模块包括依次连接的卷积层、BN层、RULE层、转置卷积层、BN层、转置卷积， 所述的二值图获取模块中使用变型的sigmoid的近似二值化方法求出二值图， 获取所述二值图的公式为： ， 其中，B表示二值图，i、j表示特征中的下标位置，P是前驱特征图，T表示阈值图，k为sigmoid函数超参数， 所述的图像识别模型的整体损失函数为： ， 其中，为整体损失，和是损失函数系数，为二值图损失，为阈值图损失， ， ， 其中，D是本方法所使用的数据集，x、y分别表示特征图中预测数值和实际数值，i是数据集中的每一个文本框数据索引，n为数据集数量。

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