基本信息:
- 专利标题： 一种基于全卷积网络与实例分割网络的电力铭牌文本检测方法
- 申请号：CN202010330322.8 申请日：2020-04-24
- 公开(公告)号：CN111598082B 公开(公告)日：2023-10-17
- 发明人： 李仕林 , 赵旭 , 李正志 , 李梅玉 , 张诚 , 李宏杰 , 杨勇 , 樊蓉
- 申请人： 云南电网有限责任公司电力科学研究院
- 申请人地址： 云南省昆明市经济技术开发区云大西路105号
- 专利权人： 云南电网有限责任公司电力科学研究院
- 当前专利权人： 云南电网有限责任公司电力科学研究院
- 当前专利权人地址： 云南省昆明市经济技术开发区云大西路105号
- 代理机构： 北京弘权知识产权代理有限公司
- 代理人： 逯长明; 许伟群
- 主分类号： G06V20/62
- IPC分类号： G06V20/62 ; G06V20/70 ; G06V30/146 ; G06V30/148 ; G06V30/18 ; G06V10/82 ; G06N3/0464
摘要：
本发明公开了一种基于全卷积网络与实例分割网络的电力铭牌文本检测方法，属于计算机视觉与模式识别技术领域。首先利用基于VGG16网络的卷积层对电力铭牌图像进行文本/非文本预测提取和不同实例之间的链接预测的提取；然后利用实例分割网络对目标图像进行分割并输出电力铭牌相应的热力图表示，同时利用全卷积网络对目标图像进行语义分割，获得边缘较为准确的实例热力图，接着将两个网络所得的热力图进行融合得到目标热力图；最后基于所得目标热力图生成文本边界框，得到电力铭牌文本检测的最终结果。本发明提出的关于电力铭牌的文本检测方法，不管是从主观视觉还是从客观评价指标上，检测效果和准确率明显优于其他的传统方法。
公开/授权文献:
- CN111598082A 一种基于全卷积网络与实例分割网络的电力铭牌文本检测方法 公开/授权日：2020-08-28