东北大学;沈阳建筑大学王雪飞获国家专利权
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龙图腾网获悉东北大学;沈阳建筑大学申请的专利一种基于特征识别机制的工业文字图像修补方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116823645B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310658950.2，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种基于特征识别机制的工业文字图像修补方法是由王雪飞;王昭东;张田设计研发完成，并于2023-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于特征识别机制的工业文字图像修补方法在说明书摘要公布了：本发明属于工业生产过程中文本识别与图像修复领域，公开一种基于特征识别机制的工业文字图像修补方法。本发明所提出的方法解决了钢板生产过程中板坯号识别系统受缺损图像影响导致的数据浪费问题。通过本发明所提出的基于特征识别机制的图像修补方法，板坯号识别系统得以获得高质量的训练和推理数据，从而大幅提高了板坯号识别准确率。受益于识别板坯号识别准确率的提升，钢铁生产企业得以实现准确的钢材物料跟踪。
本发明授权一种基于特征识别机制的工业文字图像修补方法在权利要求书中公布了：1.一种基于特征识别的工业文字图像修补方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、从板坯号识别系统中获取工业文字图像数据，制备缺损训练数据集和缺损测试数据集；工业文字图像数据文本区域的内容信息和位置信息加入至数据标签； 步骤2、对缺损训练数据集中待修补图像进行缺损区域定位；获取待修补图像中缺损区域并通过计算生成差值矩阵； 步骤3、通过步骤2所得差值矩阵进行一次特征识别，缩小缺损区域范围并填充特征值Vi；重复步骤2、3得到特征图组F； 步骤4、对特征图组F进行融合操作得到特征图Fm，通过双层全连接卷积层将Fm映射为特征向量序列； 步骤5、基于双向长短期记忆网络对步骤4所得特征向量序列重新排序得到新序列，通过注意力机制对新序列进行解码得到每个序列元素的权重α和特征值Vh； 步骤6、通过权重α对步骤5所得特征值Vh进行二次特征识别，输出文本内容，并与步骤1所述的数据标签中文本区域内容信息和位置信息进行比对；依据对比结果得到经过2次特征识别后的重构图像，或通过n次迭代步骤2至步骤6后，经过2n次特征识别后得到的重构图像；所述重构图像为最终修补后的工业文字图像。
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