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公开(公告)号：CN113378815B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202110666699.5
申请日：2021-06-16
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V30/14 , G06V30/18 , G06V30/19 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种场景文本定位识别的模型及其训练和识别的方法，属于计算机技术领域。其包括定位器、分组模块和识别器，所述定位器和识别器通过分组模块连接；所述定位器输出的是字符框、字符连接框和文本框，所述字符框和字符连接框定位文本的位置，所述分组模块根据字符框和文本框将字符图片裁剪，分组送入到所述识别器当中，所述识别器输出各组的识别结果，最后根据定位和识别结果完成场景文本的定位与识别；本发明能够使计算机准确高效地完成检测识别自然场景中文本的任务。
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公开(公告)号：CN113902262A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111091304.X
申请日：2021-09-17
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群算法的移动群智感知任务分配方法，包括如下步骤：步骤1）读取当前可参与者的信息；步骤2）定义优化目标；步骤3）初始化算法参数；步骤4）设置损失函数；步骤5）初始化个体最优和全局最优；步骤6）迭代循环，获得最优解；步骤7）输出最优方案。有益效果：引入了动态惯性权重，与普通的粒子群优化算法相比可以实现更加复杂的操作，可以在满足人数和置信度的情况下尽可能实现成本的降低，更加符合实际气象数据的统计分析要求。
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公开(公告)号：CN114255464B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202111530794.9
申请日：2021-12-14
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/62 , G06V30/146 , G06V30/148 , G06V30/19 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于CRAFT和SCRN‑SEED框架的自然场景文字检测识别方法，包括如下步骤：(1)利用真实数据集和合成数据集建立图像数据集，将图像数据集分为训练集和测试集；(2)利用图像数据集训练CRAFT网络；(3)利用真实数据集训练不规则文本纠正网络SCRN；(4)将SCRN与SEED网络结合，训练结合后的SCRN‑SEED网络；(5)将CRAFT网络与SCRN‑SEED网络连接，构建完整的模型并进行训练。本发明能够充分检测弯曲变形文本或长篇文本实例，通过精确地定位每一个字符，然后再把检测到的字符通过亲和力机制连接成一个文本达到检测的目的，对于弯曲、变形或者极长的文本都适用；通过不规则文本图片的矫正以及将语义信息用于全局信息的检测，能够精确的识别低质量的文本实例。
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公开(公告)号：CN113903023B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202111142163.X
申请日：2021-09-28
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/62 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V30/19 , G06V10/44 , G06V10/40 , G06V30/414 , G06T7/12 , G06T7/62 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/044 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于改进MaskRCNN与SEED框架的自然场景文字检测识别方法，该方法将CV领域常用的实例分割算法Mask‑RCNN进行改进并用于自然场景中的文字定位，将其输出结果(蒙版Mask、边框Box)通过进一步的RoI Masking操作增强图像文字部分信息，然后与用于场景文字的语义增强的编码器‑解码器框架SEED组合完成精确度较高的自然场景文字检测与识别。本发明所述方法能够显著降低对训练过程中所需数据集的要求，对文字定位精确至字符轮廓，得到的文字识别精确度高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114255464A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111530794.9
申请日：2021-12-14
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V30/146 , G06V30/148 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V20/62
Abstract: 本发明公开了基于CRAFT和SCRN‑SEED框架的自然场景文字检测识别方法，包括如下步骤：(1)利用真实数据集和合成数据集建立图像数据集，将图像数据集分为训练集和测试集；(2)利用图像数据集训练CRAFT网络；(3)利用真实数据集训练不规则文本纠正网络SCRN；(4)将SCRN与SEED网络结合，训练结合后的SCRN‑SEED网络；(5)将CRAFT网络与SCRN‑SEED网络连接，构建完整的模型并进行训练。本发明能够充分检测弯曲变形文本或长篇文本实例，通过精确地定位每一个字符，然后再把检测到的字符通过亲和力机制连接成一个文本达到检测的目的，对于弯曲、变形或者极长的文本都适用；通过不规则文本图片的矫正以及将语义信息用于全局信息的检测，能够精确的识别低质量的文本实例。
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公开(公告)号：CN113902262B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202111091304.X
申请日：2021-09-17
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/26 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群算法的移动群智感知任务分配方法，包括如下步骤：步骤1）读取当前可参与者的信息；步骤2）定义优化目标；步骤3）初始化算法参数；步骤4）设置损失函数；步骤5）初始化个体最优和全局最优；步骤6）迭代循环，获得最优解；步骤7）输出最优方案。有益效果：引入了动态惯性权重，与普通的粒子群优化算法相比可以实现更加复杂的操作，可以在满足人数和置信度的情况下尽可能实现成本的降低，更加符合实际气象数据的统计分析要求。
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公开(公告)号：CN113903023A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111142163.X
申请日：2021-09-28
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06V20/62 , G06V10/25 , G06V10/82 , G06V30/19 , G06V10/44 , G06V10/40 , G06V30/414 , G06K9/62 , G06T7/12 , G06T7/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于改进MaskRCNN与SEED框架的自然场景文字检测识别方法，该方法将CV领域常用的实例分割算法Mask‑RCNN进行改进并用于自然场景中的文字定位，将其输出结果(蒙版Mask、边框Box)通过进一步的RoI Masking操作增强图像文字部分信息，然后与用于场景文字的语义增强的编码器‑解码器框架SEED组合完成精确度较高的自然场景文字检测与识别。本发明所述方法能够显著降低对训练过程中所需数据集的要求，对文字定位精确至字符轮廓，得到的文字识别精确度高。
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公开(公告)号：CN113378815A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110666699.5
申请日：2021-06-16
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种场景文本定位识别的模型及其训练和识别的方法，属于计算机技术领域。其包括定位器、分组模块和识别器，所述定位器和识别器通过分组模块连接；所述定位器输出的是字符框、字符连接框和文本框，所述字符框和字符连接框定位文本的位置，所述分组模块根据字符框和文本框将字符图片裁剪，分组送入到所述识别器当中，所述识别器输出各组的识别结果，最后根据定位和识别结果完成场景文本的定位与识别；本发明能够使计算机准确高效地完成检测识别自然场景中文本的任务。
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公开(公告)号：CN215217760U
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202121754279.4
申请日：2021-07-30
Applicant: 南京信息工程大学
Inventor： 朱均可
IPC: G01F23/58
Abstract: 本实用新型公开了一种防腐蚀的浮标水位尺，包括支撑杆、指示标盘、浮标、两个固定器和刻度尺；指示标盘固定在支撑杆上；浮标固定在支撑杆的底端；固定器具有固定环和两个支架，两个支架分别固定在固定环的两侧；两个固定器的固定环均套在支撑杆上，且分别位于指示标盘的上下两侧；刻度尺上具有刻度；刻度尺的上下两端分别与两个固定器的同一侧的两个支架固定；两个固定器的另一侧的两个支架固定在墙壁上；固定环的内径小于指示标盘的直径并且大于支撑杆的外径，指示标盘与刻度尺之间留有间隙，支撑杆可在两个固定环中上下浮动。本实用新型具有结构科学合理、防腐蚀、实用方便灵活等优点。
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