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公开(公告)号：CN111144411B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN201911373170.3
申请日：2019-12-27
Applicant: 南京大学 , 南京和光智能制造研究院有限公司
IPC: G06V10/24 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于显著图的不规则文本修正与识别方法及系统，将不规则文本图片输入至预先训练好的不规则文本修正网络模型，输出字符级别的分类显著图；利用条状区域变换算法对不规则文本图片和分类显著图进行修正，输出修正图片；将修正图片输入至预先训练好的不规则文本识别网络模型，输出文本图片识别信息。优点：通过训练好的不规则文本修正网络模型，条状区域变换算法，训练好的不规则文本识别网络模型，对不规则文本图片进行处理，提高了不规则文本识别的准确率和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110210433A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910494473.4
申请日：2019-06-10
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的集装箱箱号检测与识别方法，其使用深度学习的方法对集装箱进行实时检测和识别：在集装箱数据集构建阶段，对集装箱图片进行采集、过滤和标注得到集装箱数据集；在集装箱检测与识别网络构建阶段，构建轻量级检测与识别网络框架；在集装箱检测与识别网络训练阶段，训练数据预处理，使用真实标记训练检测与识别网络，保存模型参数；在集装箱检测与识别网络预测阶段，图像预处理，输入到检测网络和识别网络中，将检测识别出的集装箱箱号按序排列输出。
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公开(公告)号：CN110210433B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN201910494473.4
申请日：2019-06-10
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的集装箱箱号检测与识别方法，其使用深度学习的方法对集装箱进行实时检测和识别：在集装箱数据集构建阶段，对集装箱图片进行采集、过滤和标注得到集装箱数据集；在集装箱检测与识别网络构建阶段，构建轻量级检测与识别网络框架；在集装箱检测与识别网络训练阶段，训练数据预处理，使用真实标记训练检测与识别网络，保存模型参数；在集装箱检测与识别网络预测阶段，图像预处理，输入到检测网络和识别网络中，将检测识别出的集装箱箱号按序排列输出。
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公开(公告)号：CN111144411A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911373170.3
申请日：2019-12-27
Applicant: 南京大学 , 南京和光智能制造研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于显著图的不规则文本修正与识别方法及系统，将不规则文本图片输入至预先训练好的不规则文本修正网络模型，输出字符级别的分类显著图；利用条状区域变换算法对不规则文本图片和分类显著图进行修正，输出修正图片；将修正图片输入至预先训练好的不规则文本识别网络模型，输出文本图片识别信息。优点：通过训练好的不规则文本修正网络模型，条状区域变换算法，训练好的不规则文本识别网络模型，对不规则文本图片进行处理，提高了不规则文本识别的准确率和鲁棒性。
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