公开(公告)号：CN114332839A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202111644537.8

申请日：2021-12-30

Applicant: 福州大学

Inventor： 陈平平 ,  陈瑛 ,  林志坚 ,  陈锋

IPC: G06V20/62 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于多空间联合感知的街景文本检测方法，具体步骤如下：步骤S1：获取自然街景下的文本图像数据集，并将其划分为训练集与测试集；步骤S2：构造基于多空间联合感知的深度卷积神经网络；步骤S3：将训练图像数据集输入到步骤S2构造的网络中进行训练；步骤S4：将测试图像数据集输入至最优参数模型网络中进行预测；步骤S5：采用最小外接矩形算法生成文本实例的检测框，得到检测结果。不仅能够检测出任意形状的街景文本，而且能够保证文本检测的实时性。

公开(公告)号：CN114332839B

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202111644537.8

申请日：2021-12-30

Applicant: 福州大学

Inventor： 陈平平 ,  陈瑛 ,  林志坚 ,  陈锋

IPC: G06V20/62 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种基于多空间联合感知的街景文本检测方法，具体步骤如下：步骤S1：获取自然街景下的文本图像数据集，并将其划分为训练集与测试集；步骤S2：构造基于多空间联合感知的深度卷积神经网络；步骤S3：将训练图像数据集输入到步骤S2构造的网络中进行训练；步骤S4：将测试图像数据集输入至最优参数模型网络中进行预测；步骤S5：采用最小外接矩形算法生成文本实例的检测框，得到检测结果。不仅能够检测出任意形状的街景文本，而且能够保证文本检测的实时性。