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龙图腾网获悉广州视源电子科技股份有限公司;广州视源人工智能创新研究院有限公司申请的专利密集文本的检测方法及装置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：CN115880706B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202110944167.3，技术领域涉及：G06V30/414；该发明授权密集文本的检测方法及装置是由赵佳鹏设计研发完成，并于2021-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本密集文本的检测方法及装置在说明书摘要公布了：本申请实施例公开了一种密集文本的检测方法及装置，属于图像检测技术领域。该文本检测模型的训练方法包括：获取密集本文图像，密集文本图像中包含有文字之间密集排列的密集文本，密集文本上标注有文本框；将密集本文图像中的文本框切割为多个子文本框；将密集本文图像和子文本框作为样本数据集，对文本检测模型进行训练；将待检测图像输入文本检测模型中，并获取文本检测模型输出的待检测图像的初步预测文本框。本申请实施例以切割的子文本框为单位进行文本检测模型的训练，在保证密集文本的检测效果的同时，降低了训练时的运算量，提高了针对密集本文的文本检测模型的训练速度。

本发明授权密集文本的检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种文本检测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括： 获取密集文本图像，所述密集文本图像中包含有文字之间紧密排列的密集文本，所述密集文本上标注有文本框；其中，所述密集文本为：文字之间存在黏连的文本，或者，文字之间的间隔小于可识别间隔的文本； 将所述密集文本图像中的文本框切割为多个子文本框； 将所述密集文本图像和所述子文本框作为样本数据集，对所述文本检测模型进行训练； 将待检测图像输入所述文本检测模型中，并获取所述文本检测模型输出的所述待检测图像的初步预测文本框； 所述将所述密集文本图像和所述子文本框作为样本数据集，对所述文本检测模型进行训练，包括： 通过所述文本检测模型的卷积层对所述密集文本图像进行特征提取，生成所述密集文本图像的第一特征图；根据所述密集文本图像的第一特征图，利用锚点回归机制生成所述密集文本图像的候选参考框； 将所述候选参考框与所述子文本框进行匹配，确定所述候选参考框与所述子文本框的交并比参数；其中，所述交并比参数用于检测所述候选参考框与所述子文本框之间的重合程度；若所述交并比参数大于阈值、所述候选参考框在y轴方向的最大值大于等于上边界切割出的子文本框在y轴方向的最小值、所述候选参考框在y轴方向的最小值小于等于下边界切割出的子文本框在y轴方向的最大值，则确定所述候选参考框作为锚点参考框进行回归。

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