一种基于语义分割网络的盲文图像识别方法

本发明涉及计算机视觉图像分割和模式识别技术领域，特别涉及一种基于语义分割网络的盲文图像识别方法，包括对盲文图像进行采集，并进行人工筛选预处理，得到盲文图像数据集；使用图像标注软件对盲文图像数据集中的盲文图像进行分割分类标注，得到标注后的盲文图像数据集；对Unet模型架构进行改进，以提高语义分割网络在分割盲文时的性能；使用标注后的盲文图像数据集训练架构改进后的Unet模型；加载经过训练的Unet模型，对待识别的盲文图像进行预处理以匹配输入要求，并使用经过训练的Unet模型对盲文图像进行分割和分类。上述方法能够对多类别盲文进行高效分割与精准识别，提升盲文识别的准确性和适用性。