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龙图腾网恭喜南昌航空大学申请的专利一种场景文本分割方法、系统、设备及介质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：CN117671692B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202311699548.5，技术领域涉及：G06V30/148；该发明授权一种场景文本分割方法、系统、设备及介质是由杨素华;江少锋;周振浪;赵富臣设计研发完成，并于2023-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种场景文本分割方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种场景文本分割方法、系统、设备及介质，涉及图像分割技术领域，方法包括：采用训练集训练场景文本分割网络得到场景文本分割模型；场景文本分割网络包括相连的粗粒度文本分割模块和卷积细化模块，卷积细化模块的输出与粗粒度文本分割模块的输出逐像素相加作为场景文本分割网络的输出；粗粒度文本分割模块为SegFormer网络；网络训练时SegFormer网络增加第一多层感知机，SegFormer网络中的MLPLayers的输出与第一多层感知机连接，第一多层感知机输出的4个预测结果与场景文本分割网络输出的1个预测结果用于对场景文本分割网络进行监督训练。本发明提高了文本分割的准确性。

本发明授权一种场景文本分割方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种场景文本分割方法，其特征在于，包括：采用训练集训练场景文本分割网络，得到场景文本分割模型；所述场景文本分割网络包括粗粒度文本分割模块和卷积细化模块，所述粗粒度文本分割模块的输出连接所述卷积细化模块的输入，所述卷积细化模块的输出与所述粗粒度文本分割模块的输出逐像素相加作为所述场景文本分割网络的输出；所述粗粒度文本分割模块为SegFormer网络；所述卷积细化模块用于对所述粗粒度文本分割模块的输出进行细粒度分割；采用所述场景文本分割模型对待分割图像进行文本分割，得到场景文本分割结果；所述场景文本分割网络训练时，所述SegFormer网络增加第一多层感知机，所述SegFormer网络中的MLPLayers的输出与第一多层感知机连接，所述第一多层感知机输出的4个文本分割特征图与所述场景文本分割网络输出的1个文本分割特征图用于对所述场景文本分割网络进行监督训练；所述卷积细化模块包括编码器和解码器，所述编码器的输出连接所述解码器的输入，所述编码器包括依次连接的第一卷积层、第一卷积块、第二卷积块、第三卷积块和第四卷积块，所述第一卷积块、所述第二卷积块、所述第三卷积块和所述第四卷积块均包括依次进行的卷积操作、下采样操作、层归一化操作和GELU激活函数操作，所述解码器包括依次连接的第五卷积块、第六卷积块、第七卷积块、第八卷积块和第二卷积层，第五卷积块、第六卷积块、第七卷积块和第八卷积块均包括依次进行的上采样操作、卷积操作、层归一化操作和GELU激活函数操作；所述第一卷积层与所述第二卷积层跳跃连接，所述第一卷积块与所述第八卷积块跳跃连接，所述第二卷积块与所述第七卷积块跳跃连接，所述第三卷积块与所述第六卷积块跳跃连接，所述第一卷积层的输入与所述第二卷积层的输出逐像素相加作为所述卷积细化模块的输出。

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