买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉多伦科技股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的文本识别方法、设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113971809B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111244912.X，技术领域涉及：G06V30/41；该发明授权一种基于深度学习的文本识别方法、设备及存储介质是由张铁监;叶剑;武小亮;汪洋设计研发完成，并于2021-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的文本识别方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的文本识别方法、设备及存储介质，包括：按照指定的格式进行数据集的制作；构建基于MobileNeXt网络的文本检测网络模型和损失函数；利用制作的数据集对网络模型和损失函数进行训练；获取某一场景的图片，利用图像处理开源库对获取的图片进行固定尺寸缩放、归一化处理；利用训练后的文本检测网络模型对处理后的图片进行推理预测，提取得到图片中的文本区域；对所提取的图片中的文本区域进行矫正，得到矫正后的文本区域；对矫正后的文本区域的图片进行预处理，再利用CRNN文本识别算法对预处理后的图片中的文本区域提取得到文字信息。本发明可使文本检测算法达到高精度、快速的同时进一步的减少文本粘连问题和对弯曲文本进行矫正。

本发明授权一种基于深度学习的文本识别方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的文本识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、按照指定的格式进行数据集的制作； 步骤2、构建基于MobileNeXt网络的文本检测网络模型如下、以及损失函数； 输入一张图片，利用MobileNeXt网络对图片进行特征提取，特征提取的过程中进行五次下采样，每次下采样输出一种尺度的特征图，每个特征图的宽和高都是上一层特征图宽和高的12，最后一层的特征图是原始图片的132； 将MobileNeXt网络输出的最后一层特征图经过金字塔场景解析模块的操作形成的特征图经过上采样后得到的特征图与第四层特征图进行特征合并得到合并后的特征图，以此类推进行合并，直到合并得到的特征图大小是原始图片的14；然后对合并得到的大小是原始图片14的特征图进行三次下采样，分别保存每层的特征图，再使用金字塔场景解析模块对特征提取的最后一层特征图进行聚合，最后分别把每层的特征图进行合并，输出数量为6且大小为原始图片14的特征图； 步骤3、利用制作的数据集对所构建的文本检测网络模型和损失函数进行训练，得到训练后的文本检测网络模型； 步骤4、获取某一场景的图片； 步骤5、利用开源的图像操作库对获取的图片进行固定尺寸缩放、归一化处理； 步骤6、利用训练后的文本检测网络模型对步骤5处理后的图片进行推理预测，提取得到图片中的文本区域； 步骤7、利用贝塞尔曲线对步骤6所提取的图片中的文本区域进行矫正，得到矫正后的文本区域； 步骤8、对矫正后的文本区域的图片进行预处理，再利用CRNN文本识别算法对预处理后的图片中的文本区域提取得到文字信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人多伦科技股份有限公司，其通讯地址为：211112 江苏省南京市江宁区天印大道1555号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。