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龙图腾网获悉湖南师范大学申请的专利一种基于语义特征逐级重组的自然场景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：CN121789197B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610269978.0，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权一种基于语义特征逐级重组的自然场景文本检测方法是由陈禹彤;王润民;易可;张辉;叶杉;唐韩宇设计研发完成，并于2026-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于语义特征逐级重组的自然场景文本检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于语义特征逐级重组的自然场景文本检测方法。该方法的具体操作如下：视觉概念匹配模块通过CLIP编码器与聚类算法构建视觉概念簇，依据文本共现率划分混杂概念与纯净概念；重组权重控制器结合概念纯度差异与文本显著性估计值，确定重组权重；语义特征重组模块结合自适应重组权重在局部和全局两个层级重组特征图；双网络协同优化模块通过独立训练边界点位移预测网络和系统误差预测网络分别预测坐标偏移量和系统误差，迭代优化文本框坐标。本发明通过语义特征重组模块提升模型的泛化性与鲁棒性，结合双网络协同优化模块实现对初始文本检测框坐标的修正，显著提升了自然场景文本检测的综合性能。

本发明授权一种基于语义特征逐级重组的自然场景文本检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于语义特征逐级重组的自然场景文本检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 视觉概念匹配步骤：利用CLIP编码器与聚类算法构建视觉概念簇，依据文本共现率进一步划分混杂概念与纯净概念，最终基于概念间相似度得到混杂-纯净概念匹配对，构成纯净视觉概念库； 重组权重确定步骤：利用重组权重控制器，结合概念纯度差异与文本显著性估计值得到区域重组权重，依据余弦距离得到全局重组权重； 语义特征重组步骤：利用语义特征重组模块，分别从区域和全局两个层级净化视觉混杂因子，得到重组后的纯净特征图，其中具体为，利用FPN提取自然场景图像多尺度特征，生成多层级特征图，将拼接后的低层特征图在纯净视觉概念库中进行匹配，重组权重控制器根据匹配的局部纯净视觉特征与局部混杂视觉特征的差异计算区域特征块的区域重组权重，区域重组单元，依据区域重组权重将差值叠加到原始特征块上，得到区域重组后的特征图，将区域重组特征图与高层特征图进行拼接，利用1×1卷积层实现特征融合与特征降维，得到输入特征图，并将输入特征图在纯净视觉概念库中进行全局匹配，根据匹配到的纯净视觉特征利用余弦距离得到全局重组权重，利用全局重组单元，在特征图的所有空间位置上叠加同一调整向量，得到全局重组后的特征图； 双网络协同优化步骤：利用双向逼近器，预测用于修正初始文本候选框的修正量，迭代更新文本检测框。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人湖南师范大学，其通讯地址为：410081 湖南省长沙市岳麓区麓山路36号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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