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申请/专利权人：南昌工程学院
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的数字碑帖文字识别方法，属于人工智能技术领域。包括数字碑帖文字定位、文字分割、文字识别；文字定位选择改进的Yolov5s网络：将改进的RepVGG模块引入主干网络，并根据数字碑帖文字特点减少中间层特征图分支，构建改进的Yolov5s网络模型对数字碑帖文字进行定位；将目标检测到的碑帖图像进行分割，方法为自动选取生长点的区域生长分割算法；最后选择SVTR网络模型进行数字碑帖单字符识别。本发明通过引入RepVGG模块提高了Yolov5s网络主干网络的特征提取能力，减少特征信息丢失，在提高网络特征提取能力的同时兼顾速度，并根据数字碑帖文字特点，为提高模型检测速度；并且通过删除拥有较大感受野的特征图分支降低模型复杂度并提高检测实时性。
主权项：1.一种基于深度学习的数字碑帖文字识别方法，其特征在于，包括：获取数字碑帖图像文字定位数据集；构建用于数字碑帖图像文字定位的改进Yolov5s网络，所述改进Yolov5s网络包括：将原始Yolov5s网络中backbone部分中的部分C3模块替换为使用SiLU激活函数的RepVGG模块；将原始Yolov5s网络中Head部分中的40×40特征图分支进行删除；将数字碑帖图像文字定位数据集输入到改进Yolov5s网络对改进Yolov5s网络进行训练；将待检测的数字碑帖图像输入到训练好的改进Yolov5s网络中进行文字定位；根据文字定位结果对数字碑帖图像进行分割，获得所有单个文字图像；对单个文字图像进行二值化处理，获得单个文字二值化图像；将单个文字二值化图像输入到训练好的文字识别模型中进行文字识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南昌工程学院 一种基于深度学习的数字碑帖文字识别方法
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