一种基于深度学习的科协活动文本标题识别方法
实质审查的生效
摘要

本发明公开了一种基于深度学习的科协活动文本标题识别方法,属于文本标题识别技术领域,包括如下步骤:构建深度学习模型;本发明中,通过在内设置有深度学习模块,可对于需要识别的内容领域进行深度学习,在进行识别时,可有效提升识别的准确度与速率,同时在深度学习模块内还具有对于学习内容的深度细分,在后续进行文本标题识别过程中,对于识别内容进行大块分类后,还可进行细分分类,提高了整体识别的精细度,同时在内设置有图像处理模块,进行文本标题识别时,对于获取的图像可进行对比度、模糊度等性质调节,从而可稳定提升获取图像质量,从而可有效保证后续的标题识别准确度与精度,使用效果好,适于推广。

基本信息
专利标题 :
一种基于深度学习的科协活动文本标题识别方法
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114358208A
申请号 :
CN202210035605.9
公开(公告)日 :
2022-04-15
申请日 :
2022-01-13
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
陈万志房娜
申请人 :
辽宁工程技术大学
申请人地址 :
辽宁省阜新市细河区中华路47号
代理机构 :
北京快易权知识产权代理有限公司
代理人 :
赵晓薇
优先权 :
CN202210035605.9
主分类号 :
G06K9/62
IPC分类号 :
G06K9/62  G06N3/02  G06V30/416  G06V10/774  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-05-03 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20220113
2022-04-15 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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