[发明专利]标识识别方法及其模型的训练方法、装置和电子系统

权利要求书

1.一种标识识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取包含有标识的待识别图片；

通过预设的第一特征提取网络，提取所述待识别图片中，所述标识中字符的位置信息；

通过预设的第二特征提取网络，提取所述标识的特征图；

根据所述位置信息，对所述特征图中的特征值进行加权处理；

根据处理后的所述特征图，识别所述标识中的字符。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一特征提取网络包括卷积层和全连接层；

所述通过预设的第一特征提取网络，提取所述待识别图片中，所述标识中字符的位置信息的步骤，包括：

通过所述卷积层，提取所述待识别图片的特征数据；

将所述特征数据输入至所述全连接层，输出所述标识中字符的位置坐标。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述标识包括多行字符；

所述通过预设的第二特征提取网络，提取所述标识的特征图的步骤之前，所述方法还包括：将所述标识进行矫正处理，得到包含有单行字符的标识。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述标识进行矫正处理的步骤，包括：

通过所述第一特征提取网络，提取所述待识别图片中，所述标识的顶点坐标，和所述标识中相邻两行字符之间的分界线端点坐标；

根据所述顶点坐标和所述分界线端点坐标，对所述标识进行矫正处理。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述顶点坐标和所述分界线端点坐标，对所述标识进行矫正处理的步骤，包括：

根据所述顶点坐标和所述分界线端点坐标，计算透视变换转换矩阵；

根据所述透视变换转换矩阵，对所述标识进行透视变换，得到变换后的标识；

根据所述变换后的标识中的分界线端点坐标，拆分所述变换后的标识中的每行字符；

将拆分后的每行字符顺序拼接成单行字符。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述顶点坐标和所述分界线端点坐标，对所述标识进行矫正处理的步骤之后，所述方法还包括：

根据所述顶点坐标和所述分界线端点坐标，对所述标识中字符的位置信息进行矫正处理。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述顶点坐标和所述分界线端点坐标，对所述标识中字符的位置信息进行矫正处理的步骤，包括：

根据所述顶点坐标和所述分界线端点坐标，计算透视变换转换矩阵；

根据所述透视变换转换矩阵，对所述标识中字符的位置信息进行透视变换，得到变换后的位置信息。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述标识中包括多个字符；

所述根据所述位置信息，对所述特征图中的特征值进行加权处理的步骤，包括：

针对每个字符，根据当前字符的位置信息，生成所述当前字符对应的正态分布图；其中，所述正态分布图中，所述当前字符的中心位置上的数值最大，距离所述中心位置越远的位置上的数值越小；

将所述特征图中的每个特征值，与所述正态分布图中，所述特征值相应位置上的数值相乘，得到所述当前字符对应的特征图。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，根据处理后的所述特征图，识别所述标识中的字符的步骤，包括：

针对每个字符，将当前字符对应的特征图输入至预设的全连接网络中，输出概率分布序列；其中，所述概率分布序列中包括多个概率值，每个所述概率值用于指示：所述当前字符为预设字符的概率；

将所述概率分布序列中，最大的概率值对应的预设字符确定为当前字符。