一种铭牌识别方法、系统、电子设备及存储介质技术方案

本发明专利技术公开了一种铭牌识别方法、系统、电子设备及存储介质。该方法通过OCR技术对铭牌图像进行文本检测和文本识别，获得所有文本区域边界框和其文本内容；遍历查找最长边界框，计算其对应直线的斜率a；定位每个文本区域中心点，计算经过每个中心点且斜率为a的直线在Y轴上的截距，对截距排序并做归一化处理；根据截距间隔跳变对文本区域分组，每组归为一行，排序后对齐完成版面恢复，再通过正则表达式提取键值对，完成数据结构化处理，实现铭牌内容识别。本发明专利技术综合利用目标检测、图像分类、场景文字识别等图像识别相关技术实现对拍照图片中铭牌的定位、矫正、文字识别和关键信息提取，能处理不同版本铭牌的关键信息，抗干扰能力强，通用性强。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及铭牌识别，特别是涉及一种铭牌识别方法、系统、电子设备及存储介质。

技术介绍

1、当前，在设备铭牌识别的场景应用中，通常会涉及图像分割，姿态矫正，场景文字检测和识别，关键信息提取等任务，由于设备铭牌的版式结构多种多样，版面信息错综复杂，导致识别效果不佳。

2、现有的技术方案中，仍存在以下缺陷：(1)场景文本检测存在误检、漏检、不符合语义的粘连和分词等情况；(2)基于模板匹配的方法提取关键信息，无法做到通用，对未见过的新版式不适用；(3)拍照角度的影响导致关键信息的定位提取效果不佳；(4)基于深度学习模型的方法提取关键信息受上游任务的影响较大；(5)数据收集标注成本高，需要消耗大量的人力资源。

3、本专利技术针对以上设备铭牌识别中的瓶颈问题，创设了一种新的铭牌识别方法、系统、电子设备及存储介质，使其基于ocr结果进行表格重建，将检出的文本按行对齐排列，提取关键信息，能适应图片不同倾斜角度姿态的变化，提升关键信息提取的准确率，相比于深度学习的方法运行速度快，资源占用少，受上游任务影响较小，而且不需要人工标注的数据，节省成本，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种铭牌识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的铭牌识别方法，其特征在于，步骤S1前还包括对初始铭牌图像进行定位检测和姿态矫正的预处理步骤。

3.根据权利要求2所述的铭牌识别方法，其特征在于，定位检测采用轻量级的目标检测器YOLOX-Nano或NanoDet-Plus完成；姿态矫正采用轻量级的分类模型MobileNet完成。

4.根据权利要求1所述的铭牌识别方法，其特征在于，步骤S4中截距间隔跳变以设定的阈值为基础，大于等于阈值时分组处理，小于阈值时不分组。

5.根据权利要求4所述的铭牌识别方法，其特征在于...

【技术特征摘要】

1.一种铭牌识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的铭牌识别方法，其特征在于，步骤s1前还包括对初始铭牌图像进行定位检测和姿态矫正的预处理步骤。

3.根据权利要求2所述的铭牌识别方法，其特征在于，定位检测采用轻量级的目标检测器yolox-nano或nanodet-plus完成；姿态矫正采用轻量级的分类模型mobilenet完成。

4.根据权利要求1所述的铭牌识别方法，其特征在于，步骤s4中截距间隔跳变以设定的阈值为基础，大于等于阈值时分组处理，小于阈值时不分组。

5.根据权利要求4所述的铭...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘志强，
申请(专利权)人：用友网络科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：