[发明专利]文本检测方法、装置、计算机设备

权利要求书

1.一种文本检测方法，其特征在于，应用于文本检测模型，所述文本检测模型包括特征提取层、特征融合层和检测器，所述方法包括：

获取待文本检测图像；

通过所述特征提取层，对所述待文本检测图像进行特征提取处理，得到至少两个抽象特征图；每个所述抽象特征图具有不同语义信息丰富程度；

通过所述特征融合层，对各所述抽象特征图进行级联特征融合处理，得到特征融合图；

通过所述检测器，生成所述特征融合图对应的概率图和阈值图；

根据所述概率图和所述阈值图，确定所述待文本检测图像中的目标文本区域。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述特征提取层，对所述待文本检测图像进行特征提取处理，得到至少两个抽象特征图，包括：

通过所述特征提取层，对所述待文本检测图像进行特征维度提升，得到特征升维后的待文本检测图像；

采用所述特征提取层中的多个逆残差模块对所述特征升维后的待文本检测图像进行特征提取处理，得到至少两个抽象特征图。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述特征融合层，对各所述抽象特征图进行级联特征融合处理，得到特征融合图，包括：

获取指定的逆残差模块输出的待融合抽象特征图；

通过所述特征融合层，对各所述待融合抽象特征图进行级联特征融合处理，得到所述特征融合图；所述特征融合图所携带的语义信息的抽象程度大于所述抽象特征图所携带的语义信息的抽象程度。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述特征融合层，对各所述待融合抽象特征图进行级联特征融合处理，得到所述特征融合图，包括：

通过所述特征融合层，对各所述待融合抽象特征图进行降维操作，得到降维后的待融合抽象特征图；

从多个所述降维后的待融合抽象特征图中，确定初始处理特征图；

从所述初始处理特征图起始，依次对各所述降维后的待融合抽象特征图进行级联特征融合处理，得到所述特征融合图。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述从多个所述降维后的待融合抽象特征图中，确定初始处理特征图，包括：

根据各所述降维后的待融合抽象特征图的尺寸信息，对多个所述降维后的待融合抽象特征图进行排序；

将排序结果中尺寸最小的降维后的待融合抽象特征图，作为所述初始处理特征图。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述从所述初始处理特征图起始，依次对各所述降维后的待融合抽象特征图进行级联特征融合处理，得到所述特征融合图，包括：

从所述初始处理特征图起始，依次放大每一降维后的待融合抽象特征图的尺寸，并将尺寸放大结果累加至下一个降维后的待融合抽象特征图；

采用累加后的各所述降维后的待融合抽象特征图进行拼接处理，生成所述特征融合图。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述概率图和所述阈值图，确定所述待文本检测图像中的目标文本区域，包括：

根据所述概率图和所述阈值图，确定二值化图；

对所述二值化图进行文本区域调整处理，得到所述待文本检测图像中的目标文本区域。

8.根据权利要求1至7任意一项所述的方法，其特征在于，所述文本检测模型还包括数据前处理模块，所述方法还包括：

通过所述数据前处理模块，根据标注的模型训练图像，生成样本概率图和样本阈值图；

采用所述样本概率图和所述样本阈值图对所述文本检测模型进行模型训练；所述样本概率图和所述样本阈值图用于在模型训练过程中作为输入的监督信号。