[发明专利]一种检测文本的方法和设备

权利要求书

1.一种检测文本的方法，其特征在于，该方法包括：

通过文本区域检测模型得到待检测图片的候选文本框区域，并通过所述文本区域概率图模型得到所述候选文本框区域的概率图；

通过检测由所述候选文本框区域的概率图转化得到的二值化图像中的文字区域生成文字区域包围框；

根据所述文字区域包围框在所述待检测图片的坐标信息确定所述文字区域包围框在所述待检测图片中的位置；

检测所述待检测图片中的位置的文本信息。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述文本区域概率图模型得到所述候选文本框区域的概率图之后，通过检测由所述候选文本框区域的概率图转化得到的二值化图像中的文字区域生成文字区域包围框之前，还包括：

从所有候选文本框区域中剔除满足文字筛选条件的候选文本框区域；

所述通过检测由所述候选文本框区域的概率图转化得到的二值化图像中的文字区域生成文字区域包围框，包括：

通过检测由保留的候选文本框区域的概率图转化得到的二值化图像中的文字区域生成文字区域包围框。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述文字筛选条件包括下列中的部分或全部：

候选文本框区域的概率图转化得到的二值化图像中文字区域与总区域比值小于第一阈值；

候选文本框区域的文本框置信度小于第二阈值。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述文字区域包围框在所述待检测图片的坐标信息确定所述文字区域包围框在所述待检测图片中的位置之后，还包括：

确定所述文字区域包围框在所述待检测图片中的位置对应的文字框区域；

对所述文字框区域进行非极大值抑制得到去除重叠区域后的文字框区域；

所述检测所述待检测图片中的位置的文本信息，包括：

检测所述去除重叠区域后的文字框区域在所述待检测图片中的位置的文本信息。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过下列方式得到由所述候选文本框区域的概率图转化得到的二值化图像：

将所述候选文本框区域的概率图进行二值化后得到二值图像；

将所述二值图像进行形态学滤波后得到所述二值化图像。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过下列方式得到所述文本区域概率图模型：

通过训练图像随机裁剪后的子图像对二分类模型进行训练得到训练模型；

将所述训练模型中的全连接层转化为卷积层后生成所述文本区域概率图模型。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述文本区域检测模型包括下列的部分或全部：

Faster R-CNN模型、SSD模型、YOLO模型；

所述文本区域概率图模型为全卷积网络FCN模型。

8.一种检测文本的设备，其特征在于，该设备包括：处理器以及收发机：

所述处理器：用于利用收发机通过文本区域检测模型得到待检测图片的候选文本框区域，并通过所述文本区域概率图模型得到所述候选文本框区域的概率图；通过检测由所述候选文本框区域的概率图转化得到的二值化图像中的文字区域生成文字区域包围框；根据所述文字区域包围框在所述待检测图片的坐标信息确定所述文字区域包围框在所述待检测图片中的位置；检测所述待检测图片中的位置的文本信息。

9.如权利要求8所述的设备，其特征在于，所述处理器还用于：

通过所述文本区域概率图模型得到所述候选文本框区域的概率图之后，从所有候选文本框区域中剔除满足文字筛选条件的候选文本框区域；

通过检测由所述候选文本框区域的概率图转化得到的二值化图像中的文字区域生成文字区域包围框；

所述处理器具体用于：

通过检测由保留的候选文本框区域的概率图转化得到的二值化图像中的文字区域生成文字区域包围框。