字符识别方法、装置、设备和存储介质.pdf
Jo****31
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字符识别方法、装置、设备和存储介质.pdf
本公开提供了一种字符识别方法、装置、设备和存储介质,涉及人工智能技术领域,尤其涉及深度学习和计算机视觉技术。具体实现方案为:通过第一线程对图像帧进行拼接处理,得到至少一个目标拼接图像;所述图像帧根据扫描装置采集的图像数据确定;通过第二线程对所述目标拼接图像进行字符识别;所述第一线程和所述第二线程并行执行。根据本公开的技术,提高了字符识别效率。
字符识别方法、装置、设备及存储介质.pdf
本发明提供一种字符识别方法、装置、设备及存储介质,包括:获取待识别图像;将待识别图像输入至字符识别模型,得到字符识别模型输出的字符识别结果;基于字符识别结果和预设置信度阈值,确定目标识别序列;其中,字符识别模型是基于路标样本图像和路标样本图像的字符标签,对初始模型进行迭代训练获得;初始模型是基于预先收集的场景字符图像和场景字符图像的图像标签进行预训练得到。本发明通过根据大规模的场景字符图像训练得到初始模型,再根据路标样本图像训练得到适用于路标场景下的字符识别模型,从而提高模型的鲁棒性,并且在模型识别过程中
一种字符识别方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请公开了一种字符识别方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:采集原始字符图像,生成训练集;构建密集残差神经网络;该网络包括多个连续的残差密集块、紧密连接所有残差密集块且以求和运算构造的全局密集块、由两个卷积层组成的下采样块、转录块;使用训练集对该网络进行训练,利用残差密集块提取局部特征,利用全局密集块提取全局特征,利用下采样块减小全局特征的大小并提取目标特征,以及利用转录块对提取到的目标特征进行预测,并将预测结果转换为识别结果;将待处理字符图像输入至训练完成的密集残差神经网络进行处理,输出字符识别结果
字符渲染方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请涉及一种字符渲染方法、装置、设备及存储介质,所述方法包括:从电力地理信息系统的场景图中,确定待标注字符信息;待标注字符信息包括待标注字符和待标注字符的渲染信息;根据待标注字符信息的渲染信息,从预设纹理图片集合中获取与待标注字符对应的参考纹理图片;预设纹理图片集合与电力地理信息系统相对应,预设纹理图片集合包括多个预设纹理图片;根据待标注字符信息的渲染信息,将参考纹理图片在场景图中进行渲染,生成包括待标注字符的场景图。本申请提供的技术方案可以提高在场景图中对字符渲染的效率。
字符识别方法、装置、计算机设备以及存储介质.pdf
本发明公开了一种字符识别方法、装置、计算机设备以及存储介质,属于图像处理技术领域。本发明实施例通过提取图像的二维图像特征,采用注意力机制,来确定二维图像特征中图像特征向量之间的依赖关系,从而进一步采用并行计算注意力权重的方式来确定特征的重要程度,使得在字符识别的过程中,可以直接基于二维图像特征以及二维图像特征中各个特征向量的重要程度,来进行字符识别,上述基于二维图像特征的处理过程,由于保留了特征的空间信息,因此可以大大提高字符识别的准确性,并且通过上述基于注意力机制的识别,能够通过简单的流程有效的进行任意