基于目标检测盲文图像识别方法技术

本发明专利技术提出基于目标检测盲文图像识别方法，包括：构建盲文数据集；基于金子塔特征融合结构，构建目标检测模型；基于所述盲文数据集，对所述目标检测模型进行训练；基于训练后的所述目标检测模型，对盲文进行识别。本发明专利技术提出的盲文图像识别方法，减少了识别过程中多余的步骤，将多数繁琐的步骤合并为一个整体，本发明专利技术不仅缩减了识别步骤，还提高了盲文识别的准确率。确率。确率。

【技术实现步骤摘要】
基于目标检测盲文图像识别方法


[0001]本专利技术属于图像识别
，尤其涉及基于目标检测盲文图像识别方法。

技术介绍

[0002]盲文，亦称点字，字体描述形式有凸字和凹字两种，是一种专门为盲人的触觉感知设计的文字。盲文标识在现实生活中随处可见，比如电梯按钮处、厕所标识牌上、医学药品包装盒上等。通常情况下，盲文是通过人为手工或点字板等在纸张上刻印出不同组合的点字组成。
[0003]传统盲文图像识别方法如图1所示，可以大致分为以下几个流程：首先对盲文图像进行预处理，包含去噪、滤波等操作；其次使用人工辅助线形式进行盲文图像矫正；然后使用阈值法对盲文点与背景进行图像分割，以检测出盲文点；之后检测盲方与定位盲方，提取盲方特征后，最后送入分类器中进行训练与识别，得到最终的识别结果。
[0004]传统盲文图像识别方法实现较为繁琐，需要划分多个复杂的识别步骤，因此其盲文识别效率比较低，同时需要花费大量的人工精力与机器辅助。

技术实现思路

[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提出基于目标检测盲文图像识别方法，减少了识别本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于目标检测盲文图像识别方法，其特征在于，包括：构建盲文数据集；基于金子塔特征融合结构，构建目标检测模型；基于所述盲文数据集，对所述目标检测模型进行训练；基于训练后的所述目标检测模型，对盲文进行识别。2.根据权利要求1所述的基于目标检测盲文图像识别方法，其特征在于，所述盲文数据集包括：字符盲文数据集、单面盲文数据集和双面盲文数据集。3.根据权利要求1所述的基于目标检测盲文图像识别方法，其特征在于，构建盲文数据集后包括：对所述盲文数据集进行图像预处理；所述图像预处理包括：图像二值化、亮度调整、图像去偏和大小调整。4.根据权利要求1所述的基于目标检测盲文图像识别方法，其特征在于，所述目标检测模型采用特征金字塔结构构建；所述目标检测模型包括：依次连接的改进的ResNet
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50模块、Upsample模块和Class+BoxSubnet模块。5.根据权利要求4所述的基于目标检测盲文图像识别方法，其特征在于，对所述目标检测模型进行训练包括：基于所述ResNet
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50模块，对所述盲文数据集中的盲文图像进行特征提取，获取不同层次特征；基于所述Upsample模块，对所述不同层次特征进行放大，并进行特征融合；基于所述Class+BoxSubnet模块，对特征融合后的图像进行识别。6.根据权利要求4所述的基于目标检测盲文图像识别方法，其特征在于，所述ResNet
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【专利技术属性】
技术研发人员：苏伟，赵宗武，马永强，刘磊，谢迎春，
申请(专利权)人：读者出版集团有限公司，
类型：发明
国别省市：