摘要
本发明公开了一种基于人工智能的文字检测识别方法及系统,方法包括:采集待检测图片数据;利用目标检测模型提取待检测图片数据的不同尺度特征;对不同尺度特征进行多尺度特征融合以得到融合特征,根据融合特征,获取目标检测结果;将目标检测结果输入到目标识别模型中进行匹配识别,获取文字识别结果。本发明通过较小的计算量获得风力发电机叶片不同工况下捕获空气中的过冷却水滴质量,实现实时精准预测。本发明通过目标检测模型的多尺度特征提取和融合技术,能快速定位不同大小文字目标,输出精准的目标检测结果,结合高效的目标识别模型,大幅缩短了从图片输入到获取文字识别结果的时间,提升了整体处理效率。
技术关键词
文字检测识别方法
融合特征
文字区域图像
计算机可执行指令
多尺度特征融合
图片
风力发电机叶片
检测模型训练
损失函数优化
生成文字
检测头
上采样
文字特征
数据获取模块
标注工具
处理器
识别模块
可读存储介质
系统为您推荐了相关专利信息
配置页面
图像块
计算机可执行指令
大语言模型
数据
智能电网
异常流量
环形缓冲区
数据
地理位置特征
多元线性回归模型
参数生成方法
模型训练方法
网络
模型训练装置
特征提取网络
点云
基准特征
图像编码器
图像生成网络
教师评价方法
智能评价模型
评价平台
多模态
评分预测模型