发明公开
- 专利标题: 单据文本检测模型的训练方法及单据文本检测方法
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申请号: CN202211400836.1申请日: 2022-11-09
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公开(公告)号: CN115909378A公开(公告)日: 2023-04-04
- 发明人: 陈曦 , 常永娟 , 郑涛 , 卢艳艳 , 曹锦纲 , 彭姣 , 杨力平 , 王梦迪 , 刘汝坤 , 赵梦瑶 , 贺月
- 申请人: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
- 申请人地址: 河北省石家庄市裕华区富强大街10号; ;
- 专利权人: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司,华北电力大学(保定),国家电网有限公司
- 当前专利权人: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司,华北电力大学(保定),国家电网有限公司
- 当前专利权人地址: 河北省石家庄市裕华区富强大街10号; ;
- 代理机构: 石家庄国为知识产权事务所
- 代理商 付晓娣
- 主分类号: G06V30/41
- IPC分类号: G06V30/41 ; G06V30/19 ; G06V30/18 ; G06V30/162 ; G06V10/82
摘要:
本发明提供一种单据文本检测模型的训练方法及单据文本检测方法。该训练方法包括:获取训练集图像,其中,训练集图像包括单据图像以及单据图像中文本区域对应的位置标签;对每张单据图像进行特征提取,得到第一特征图;再对第一特征图进行特征融合,得到第二特征图;基于第二特征图得到概率图和阈值图,并对概率图和阈值图进行可微分二值化处理,得到二值图以及单据图像的文本区域位置坐标;基于位置标签、文本区域位置坐标以及预设损失函数对各个参数进行迭代更新,当预设损失函数收敛时,获得训练完成的目标单据文本检测模型。本发明能够有效提升模型的训练精度,进而进一步提高单据文本的检测精度。