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申请/专利权人：广东工业大学
申请日：2021-11-18
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN113989604B
主分类号：G06V10/80
分类号：G06V10/80;G06V10/82;G06V20/62;G06V30/146;G06V30/148;G06T3/02;G06N3/0442;G06N3/0464
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.25#授权;2022.02.18#实质审查的生效;2022.01.28#公开
摘要：本发明公开了一种基于端到端深度学习的轮胎DOT信息识别方法，包括步骤如下：将轮胎图像进行特征提取，分别得到N个阶段输出的第一特征图，同时将N个阶段输出的第一特征图进行特征融合得到第二特征图；对融合后的第二特征图进行DOT信息粗略定位，用于检测是否有“DOT”三个字符及其位置信息，得到区域图；将区域图生成一个掩膜图，并与第二特征图相乘，对相乘得到的第三特征图进行DOT信息精细定位，得到DOT信息文本概率和位置信息，定位到有角度的候选文本块；对最后一个阶段输出的第一特征图进行轮胎弯曲方向检测，获取轮胎胎面的字符方向信息；将候选文本块和轮胎胎面的字符方向信息进行仿射变换，转化为方向向上的水平文本块；对水平文本块输入基于深度学习的文本识别网络进行DOT字符识别，得到最后的识别信息。
主权项：1.一种基于端到端深度学习的轮胎DOT信息识别方法，其特征在于：所述的方法包括步骤如下：S1：将采集到轮胎DOT信息的轮胎图像进行特征提取，分别得到N个阶段输出的第一特征图，同时将N个阶段输出的第一特征图进行特征融合得到第二特征图；S2：对融合后的第二特征图进行DOT信息粗略定位，用于检测是否有“DOT”三个字符及其位置信息，从而得到区域图；S3：将区域图生成一个掩膜图，并与第二特征图相乘，对相乘后得到的第三特征图进行DOT信息精细定位，得到DOT信息文本概率和位置信息，从而定位到有角度的候选文本块；S4：对最后一个阶段输出的第一特征图进行轮胎弯曲方向检测，获取轮胎胎面的字符方向信息；S5：将步骤S3得到的候选文本块和步骤S4得到的轮胎胎面的字符方向信息进行仿射变换，转化为方向向上的水平文本块；S6：对水平文本块输入基于深度学习的文本识别网络进行DOT字符识别，得到最后的识别信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 基于端到端深度学习的轮胎DOT信息识别方法
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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