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龙图腾网恭喜大连民族大学申请的专利一种维吾尔文检测方法、装置、介质和设备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：CN119314182B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202411349877.1，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权一种维吾尔文检测方法、装置、介质和设备是由张誉铎;刘萌萌;黄永东;刘力军;余军;李昱;达日汗设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种维吾尔文检测方法、装置、介质和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种维吾尔文检测方法、装置、介质和设备，涉及文字检测技术领域。通过在原始CenterNet网络中添加压缩和激励注意力机制模块和膨胀编码模块，以提高对图像中维吾尔文的检测精度。压缩和激励注意力机制模块通过对维吾尔文多通道特征图中与维吾尔文显著相关的特征通道进行加权，使得模型能够自动学习到哪些通道的特征对于维吾尔文检测任务更为关键，即使图像中的维吾尔文分辨率不高，模型也可以精准地聚焦于有用的维吾尔文特征。通过膨胀编码模块在维吾尔文恢复特征图中对维吾尔文的位置进行不同尺度的搜索，使得模型可以更准确地判断字符间隙的变化，从而更精确地定位维吾尔文单词的边界，输出更准确的维吾尔文检测结果。

本发明授权一种维吾尔文检测方法、装置、介质和设备在权利要求书中公布了：1.一种维吾尔文检测方法，其特征在于，包括：在原始CenterNet网络的ResNet50模块中残差模块的输出端添加压缩和激励注意力机制模块，以形成改进ResNet50模块，所述残差模块包括用于拼接残差模块的输入和残差模块的输出的残差连接模块；在原始CenterNet网络中反卷积模块的输出端添加膨胀编码模块，以形成改进反卷积模块；并构建包括改进ResNet50模块、改进反卷积模块和原始CenterNet网络中预测模块的改进CenterNet网络；采集包含维吾尔文的图像以构建数据集，使用数据集对改进CenterNet网络进行训练，获得用于检测维吾尔文的检测模型；将待检测维吾尔文图像输入到检测模型中，通过改进ResNet50模块中的残差模块对待检测维吾尔文图像进行特征提取，在特征提取过程中，通过残差连接模块将残差模块的输入与残差模块的输出进行拼接，获得维吾尔文多通道特征图；通过压缩和激励注意力机制模块按照维吾尔文多通道特征图中各通道与维吾尔文的相关程度对各通道赋予权重，获得维吾尔文加权特征图；通过反卷积模块将维吾尔文加权特征图的空间尺寸扩大，以对由于特征提取过程中缩小的特征图尺寸进行恢复，获得维吾尔文恢复特征图；通过膨胀编码模块在维吾尔文恢复特征图中对维吾尔文的位置进行不同尺度的搜索，获得维吾尔文位置特征图；通过预测模块对维吾尔文位置特征图进行位置检测，输出待检测维吾尔文图像中的维吾尔文位置；所述膨胀编码模块包括4个并行的空洞残差模块；每个空洞残差模块通过在卷积核的元素之间进行不同数量的零填充，以在不增加参数数量的前提下，扩大卷积核在维吾尔文恢复特征图中的观察区域，并在维吾尔文恢复特征图中进行不同尺度的搜索；将4个并行的空洞残差模块输出进行融合，获得维吾尔文位置特征图。

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