多行文本识别方法、模型训练方法、装置、设备及介质

发明专利有效专利

申请号：
CN201911250249.7
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
申请日期：
2019-12-09
申请人：
上海高德威智能交通系统有限公司

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法律信息

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著录项信息

专利名称	多行文本识别方法、模型训练方法、装置、设备及介质
申请号	CN201911250249.7	申请日期	2019-12-09
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-06-25	公开/公告号	CN113033240A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;4;6;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	上海高德威智能交通系统有限公司	申请人地址	上海市嘉定区云谷路599弄6号2010室变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	上海高德威智能交通系统有限公司	当前权利人	上海高德威智能交通系统有限公司
发明人	程战战
代理机构	北京柏杉松知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	项京;丁芸

摘要

本发明实施例提供了一种行文本识别方法、模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，获取包含有多行文本内容的目标图像；将目标图像输入预先训练完成的神经网络模型，以使神经网络模型基于识别总数量对目标图像进行卷积处理，得到与目标图像对应的目标特征图，并基于目标特征图，计算获得目标图像特征概率图，并基于目标图像特征概率图，输出目标图像中的多行文本内容。本发明实施例中，模型训练过程中仅需进行一次样本标注，基于标注好的样本，也仅需对神经网络模型进行训练，即：本发明实施例中仅需一次样本标注和一次模型训练，因此，降低了模型训练的复杂度。

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