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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利文本识别方法和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：CN116386067B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202310395394.4，技术领域涉及：G06V30/40；该发明授权文本识别方法和装置是由张信明;贾堡钧;马金;陈一凡设计研发完成，并于2023-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本识别方法和装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种文本识别方法和装置，该方法包括：获得文本图像；对文本图像进行特征提取，得到文本图像的浅层文本特征；对浅层文本特征进行移位卷积处理，得到文本图像的第一中间文本特征；利用逐组多窗口自注意力模块对第一中间文本特征进行多组不同窗口尺寸的自注意力计算，将计算得到的多组自注意力特征进行融合，得到文本图像的第二中间文本特征；将浅层文本特征与第二中间文本特征进行残差连接，得到文本图像的深层文本特征；基于浅层文本特征和深层文本特征，识别文本图像中的文本。通过本申请的方案可以提升文本图像识别的准确性。

本发明授权文本识别方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种文本识别方法，其特征在于，包括： 获得文本图像； 对所述文本图像进行特征提取，得到所述文本图像的浅层文本特征； 对所述浅层文本特征进行移位卷积处理，得到所述文本图像的第一中间文本特征； 利用逐组多窗口自注意力模块对所述第一中间文本特征进行多组不同窗口尺寸的自注意力计算，将计算得到的多组自注意力特征进行融合，得到所述文本图像的第二中间文本特征； 将所述浅层文本特征与第二中间文本特征进行残差连接，得到所述文本图像的深层文本特征； 基于所述浅层文本特征和深层文本特征，识别所述文本图像中的文本，包括：对所述浅层文本特征和深层文本特征进行融合处理，得到所述文本图像的融合文本特征；对所述融合文本特征进行像素重组，得到重组后的文本图像；利用像素级注意力模块对重组后的文本图像进行上采样，得到所述文本图像的超分辨率文本图像；基于所述浅层文本特征和深层文本特征，构建所述文本图像的超分辨率文本图像；识别所述超分辨率文本图像中的文本； 所述利用像素级注意力模块对重组后的文本图像进行上采样，得到所述文本图像的超分辨率文本图像包括：对于重组后的文本图像中每个像素点，基于注意力机制为该像素点的邻居节点分配权重，将该各像素点的各邻居节点对应特征的权重和与该像素点的特征相加，构建出一个新的像素点的特征，将新像素点的特征插入到所述文本图像中该像素点的周围。

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