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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于边界拟合的多尺度特征融合场景文本检测方法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：CN116682102B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202310556190.4，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权一种基于边界拟合的多尺度特征融合场景文本检测方法是由于力;刘若云;万瀚阳;郑宏;周雪设计研发完成，并于2023-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于边界拟合的多尺度特征融合场景文本检测方法在说明书摘要公布了：该发明公开了一种基于边界拟合的多尺度特征融合场景文本检测方法，属于计算机视觉技术领域，特别涉及基于深度学习的场景文本检测方法。本发明提出边界拟合模块，利用序列关系进行学习让控制点发生偏移以使边界变形，获得最终的检测外轮廓。以保证轮廓尽量包含完整的文本区域，使检测外轮廓更加拟合不规则形状的文本；针对自然场景中存在较多面积较大的文本，其中包含的文本形态各异并且大小分布不均匀，本发明在特征提取部分增加多尺度特征融合模块，获取不同大小感受野的特征信息，改善自然场景中的文本检测不完整的问题。

本发明授权一种基于边界拟合的多尺度特征融合场景文本检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于边界拟合的多尺度特征融合场景文本检测方法，该方法为： 输入图像依次经过残差网络ResNet、多尺度特征融合模块，然后分为两路一路经过一个卷积模块conv1，卷积模块conv1的输出与另一路一起输入通道融合模块C，通道融合模块C的输出经过边界拟合模块和预测输出模块； 预测候选边界所需的损失函数LPB为：LPB＝Lcls+αLdis+Lv； 其中，Lcls表示文本分类损失函数，α表示距离场损失函数权重，Lv表示方向向量损失函数，Ldis表示距离场损失函数； Dp表示预测检测框中像素与边界的距离，表示真实文本图像中像素点与真实标签中的像素点之间的距离； Lv＝norm_loss+angle_loss 其中，norm_loss表示距离损失，angle_loss表示角度损失，Vp表示模型预测的向量，而表示图像实际的向量，wp表示与像素点所在的文本区域的真实面积成反比的权重矩阵，T表示文本区域； 所述边界拟合模块的输入数据首先经过维度转换，送入循环神经网络，然后再次经过维度转换后送入卷积层，最后输出； 所述边界拟合模块的损失函数LM为： 其中，T表示图像中所有的文本实例的控制点集，n表示设定的控制点的数量，k+i％k表示损失计算中控制点是顺序计算的，||·||1表示L1范数。

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