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！

龙图腾网获悉中国大唐集团科学技术研究总院有限公司申请的专利一种基于改进CharNet的文字识别方法及其系统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：CN116758543B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310192880.6，技术领域涉及：G06V30/10；该发明授权一种基于改进CharNet的文字识别方法及其系统是由张媛媛;马迪;胡嘉铭;李金拓;索东楠设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进CharNet的文字识别方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进CharNet的文字识别方法。步骤1：获取待检测的图像数据集；步骤2：将步骤1待检测的图像进行骨干网络的特征提取，采用自适应RoIAlign改进所述骨干网络的Hourglass网络，同时去除部分池化层采用膨胀效率为rate＝3的空洞卷积，获取减少特征损失的更大的特征图；步骤3：将步骤2减少特征损失的特征图分别输入CharNet网络的两个并行分支，得到文本识别结果；步骤4：进行步骤2和步骤3的同时使用经过改进的硬化swish函数作为网络深层的激活函数。用以解决文本识别中对多尺度文本、任意形状文本进行检测时存在的效果不佳的问题。

本发明授权一种基于改进CharNet的文字识别方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于改进CharNet的文字识别方法，其特征在于，所述文字识别方法包括以下步骤： 步骤1：获取待检测的图像数据集； 步骤2：将步骤1待检测的图像进行骨干网络的特征提取，采用自适应RoIAlign改进所述骨干网络的Hourglass网络，同时去除部分池化层采用膨胀效率为rate＝3的空洞卷积，获取减少特征损失的更大的特征图； 步骤3：将步骤2减少特征损失的特征图分别输入CharNet网络的两个并行分支，得到文本识别结果； 步骤4：进行步骤2和步骤3的同时使用经过改进的硬化swish函数作为网络深层的激活函数； 所述步骤2采用自适应RoIAlign改进所述骨干网络的Hourglass网络，获取减少特征损失的特征图； Hourglass网络采用两层结构，上层在原尺度上采用残差模块进行特征采集，下层采用maxpooling进行下采样后送入残差模块最终采用升采样获得与上层同样尺寸的特征图进行特征合成； Hourglass采用下采样的方式进行特征降维； 所述步骤2去除部分池化层采用膨胀效率为rate＝3的空洞卷积，获取更大的特征图； 自适应RoIAlign层中根据特征网格的尺寸自适应的去选择采样间隔双线性插值的带宽B与RoI的尺寸有关系，表达式为： 式中width表示经过conv3后的RoI的宽度；widrh′表示经过RoIAlign后的RoI的宽度；[·]表示取整运算符。

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中国大唐集团科学技术研究总院有限公司，其通讯地址为：100040 北京市昌平区未来科学城英才北三街16号院15号楼2单元409室；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。