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龙图腾网获悉北京万里红科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的文本识别方法及装置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：CN116563839B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202310576651.4，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权一种基于深度学习的文本识别方法及装置是由张小亮;李东欣;李茂林;戚纪纲设计研发完成，并于2023-05-19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及装置在说明书摘要公布了：一种基于深度学习的文本识别方法及装置，涉及人工智能图像技术领域。在该方法中，获取待识别的文本图像；将文本图像输入预设分类模型，得到文本图像对应的图像类别，图像类别包括行类别和尺寸类别；将文本图像和图像类别输入至预设特征尺寸选择器中，得到文本图像对应的特征图像；将特征图像进行图像分割，得到特征图像的第一文本区域，以便于对特征图像的第一文本区域进行识别，得到文本图像对应的文本。实施本申请提供的技术方案，对传统的文本识别速度进行改进，减少了文字识别过程中被消耗的时间，进而提高了文本的检测速度。

本发明授权一种基于深度学习的文本识别方法及装置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，应用于服务器中，所述方法包括： 获取待识别的文本图像，所述文本图像为带有文字的图像； 将所述文本图像输入预设分类模型，得到所述文本图像对应的图像类别，所述图像类别包括行类别和尺寸类别，所述行类别包括单行、两行以及多行，所述尺寸类别包括第一尺寸、第二尺寸以及第三尺寸，所述尺寸类别根据所述文本图像中第二文本区域面积与文本图像面积的比值进行划分，所述第一尺寸大于所述第二尺寸，所述第二尺寸大于所述第三尺寸； 将所述文本图像和所述图像类别输入至预设特征尺寸选择器中，得到所述文本图像对应的特征图像；在将所述文本图像和所述图像类别输入至预设特征尺寸选择器中，得到所述文本图像对应的特征图像之前，构建所述预设特征尺寸选择器，所述预设特征尺寸选择器包括所述文本图像与所述特征图像的映射关系；构建所述预设特征尺寸选择器，具体包括：构建预设图像类别与预设图像特征提取方式之间的映射关系，所述预设图像类别包括第一类别、第二类别以及第三类别，所述预设图像特征提取方式包括第一提取方式和第二提取方式；所述预设图像类别为待提取文本图像对应的图像类别；若所述预设图像类别为所述第一类别，则采用所述第一提取方式对待提取文本图像进行提取；若所述预设图像类别为所述第二类别或所述第三类别，则采用所述第二提取方式对待提取文本图像进行提取；所述第一类别的所述行类别为单行或两行，且所述尺寸类别为所述第一尺寸或所述第二尺寸；所述第二类别的所述行类别为多行，且所述尺寸类别为所述第一尺寸或所述第二尺寸；所述第三类别的所述尺寸类别为所述第三尺寸； 将所述特征图像进行图像分割，得到所述特征图像的第一文本区域，以便于对所述特征图像的第一文本区域进行识别，得到所述文本图像对应的文本。

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