[发明专利]一种甲骨文识别方法及系统

权利要求书

1.一种甲骨文识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取不同甲骨文字的原始书写图片，并对每个甲骨文字的原始书写图片的背景分别进行不同大小的扩充，得到扩充后的图片；

对不同甲骨文字的原始书写图片及扩充后的图片分别进行标注，标注后的原始书写图片及扩充后的图片构成训练集；

基于EasyDL平台中，及PaddlePaddle深度学习框架，结合Auto Model Search在EasyDL平台的图像分类模型选择与甲骨文字的训练集的训练样本数据处理匹配的算法，创建手写甲骨文识别模型；

利用训练集对所创建的手写甲骨文识别模型进行训练；

利用训练完毕的手写甲骨文识别模型对用户输入的待识别甲骨文字进行识别，得到识别结果。

2.根据权利要求1所述的一种甲骨文识别方法，其特征在于：利用甲骨文字数据平台获取所述不同甲骨文字的原始书写图片。

3.根据权利要求2所述的一种甲骨文识别方法，其特征在于：所述对不同甲骨文字的原始书写图片及扩充后的图片分别进行标注，包括：

将所述不同甲骨文字的原始书写图片及扩充后的图片分别进行归类；

利用NodeJS对归类后的所述不同甲骨文字的原始书写图片及扩充后的图片统一进行批量标注。

4.根据权利要求1所述的一种甲骨文识别方法，其特征在于：在对所述手写甲骨文识别模型进行训练之前，还包括：

对所述训练集中的数据进行划分，得到多个分训练集。

5.根据权利要求4所述的一种甲骨文识别方法，其特征在于：所述对手写甲骨文识别模型进行训练，包括：

利用所述多个分训练集分别训练手写甲骨文识别模型，得到多个训练完毕的分手写甲骨文识别模型；

将所述多个分手写甲骨文识别模型进行集成，得到最终训练完毕的手写甲骨文识别模型。

6.根据权利要求5所述的一种甲骨文识别方法，其特征在于：还包括：

在公有云部署已训练完毕的所述手写甲骨文识别模型。

7.根据权利要求1所述的一种甲骨文识别方法，其特征在于：所述用户输入甲骨文字的方式包括：

利用鼠标手绘输入甲骨文字；

利用写字板书写输入甲骨文字；

将书写有甲骨文字的图片上传，实现甲骨文字输入；

利用拍照的方式上传。

8.一种甲骨文识别系统，其特征在于，包括：

数据扩充模块，用于获取不同甲骨文字的原始书写图片，并对每个所述甲骨文字的原始书写图片的背景分别进行不同大小的扩充，得到扩充后的图片；

数据标注模块，用于对不同所述甲骨文字的原始书写图片及扩充后的图片分别进行标注，标注后的所述原始书写图片及所述扩充后的图片构成训练集；

模型构建模块，用于基于EasyDL平台中，及PaddlePaddle深度学习框架，结合AutoModel Search在EasyDL平台的图像分类模型选择与甲骨文字的训练集的训练样本数据处理匹配的算法，创建手写甲骨文识别模型，并利用训练集对所创建的手写甲骨文识别模型进行训练；

识别模块，用于利用训练完毕的手写甲骨文识别模型对用户输入的待识别甲骨文字进行识别，得到识别结果。

9.根据权利要求8所述的一种甲骨文识别系统，其特征在于，还包括：前端系统，用于用户输入甲骨文字。