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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112926372B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202010853196.4
申请日：2020-08-22
IPC: G06V20/62 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/766 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/045 , G06N3/044 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开一种基于序列变形的场景文字检测方法及系统。所述方法及系统包括：特征提取模块基于卷积神经网络对输入的场景图像提取第一特征图x，并发送至序列变形模块；序列变形模块通过对第一特征图x进行迭代采样，得到采样位置对应的特征图，并且通过将第一特征图x与采样得到的特征图沿通道维度进行深度学习中的拼接操作而得到第二特征图m，并发送至辅助字符计数网络；序列变形模块还通过对第二特征图m的通道维度上进行特征聚合操作而得到第三特征图，并发送至目标检测基准网络；目标检测基准网络通过对第三特征图进行文本区域候选框提取，并通过回归拟合得到文本区域预测结果作为场景文字检测结果。
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公开(公告)号：CN112215223B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202011107999.1
申请日：2020-10-16
IPC: G06V20/62 , G06V30/18 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多元注意力机制的多方向场景文字识别方法及系统，所述方法包括：由特征提取器对从外接的文字检测模块输出的文本行/列图像I进行归一化处理，利用深层卷积神经网络对经归一化的图像提取特征，得到原始特征图F0，在原始特征图F0上叠加二维方向位置编码P输出多通道特征图F；由编码器将从特征提取器输出的多通道特征图F转换为隐含表示H；由解码器将从编码器输出的隐含表示H转换为识别文本作为输出结果。本发明提供的多方向场景文字识别方法及系统，适用于识别场景图像中的横排、竖排多种方向以及弯曲文本行，具有较强的适用性。
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公开(公告)号：CN112926372A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202010853196.4
申请日：2020-08-22
Abstract: 本发明公开一种基于序列变形的场景文字检测方法及系统。所述方法及系统包括：特征提取模块基于卷积神经网络对输入的场景图像提取第一特征图x，并发送至序列变形模块；序列变形模块通过对第一特征图x进行迭代采样，得到采样位置对应的特征图，并且通过将第一特征图x与采样得到的特征图沿通道维度进行深度学习中的拼接操作而得到第二特征图m，并发送至辅助字符计数网络；序列变形模块还通过对第二特征图m的通道维度上进行特征聚合操作而得到第三特征图，并发送至目标检测基准网络；目标检测基准网络通过对第三特征图进行文本区域候选框提取，并通过回归拟合得到文本区域预测结果作为场景文字检测结果。
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公开(公告)号：CN112215223A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011107999.1
申请日：2020-10-16
Abstract: 本发明公开了一种基于多元注意力机制的多方向场景文字识别方法及系统，所述方法包括：由特征提取器对从外接的文字检测模块输出的文本行/列图像I进行归一化处理，利用深层卷积神经网络对经归一化的图像提取特征，得到原始特征图F0，在原始特征图F0上叠加二维方向位置编码P输出多通道特征图F；由编码器将从特征提取器输出的多通道特征图F转换为隐含表示H；由解码器将从编码器输出的隐含表示H转换为识别文本作为输出结果。本发明提供的多方向场景文字识别方法及系统，适用于识别场景图像中的横排、竖排多种方向以及弯曲文本行，具有较强的适用性。
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公开(公告)号：CN115115930A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202111568615.0
申请日：2021-12-21
Abstract: 本发明涉及用于车辆的检查设备和用于检查车辆的方法。用于检测车辆的设备通过根据获得的车辆的底部图像中的多个物体的相对位置来确定车辆是否有缺陷，从而防止由人为错误引起的车辆检查的副作用。用于检查车辆的设备包括第一摄像机以及处理器，所述第一摄像机配置为获得车辆的底部图像，所述处理器在车辆的底部图像中识别至少一个第一物体和至少一个第二物体，并基于第一物体与第二物体的相对位置来确定车辆是否有缺陷。
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