派得林创新突破,申请古代地形图地名识别专利,显著提高端到端地名识别准确率

这是一个非常有价值的专利方向。派得林(PaddlePaddle)申请关于古代地形图地名识别的方法和系统专利,旨在利用其强大的深度学习技术,有效提升在复杂、模糊、信息不完整的古代地图上识别地名的端到端准确率。
我们可以从以下几个方面来理解和分析这个专利可能包含的内容及其价值:
"专利核心内容可能涉及:"
1. "针对古代地图特性的数据处理方法:" "图像预处理:" 针对古代地图常见的模糊、褪色、污渍、变形、分辨率低、墨水扩散等问题,开发特殊的图像增强、去噪、修复或几何校正技术,为后续识别奠定基础。 "特征提取:" 可能利用深度学习(如卷积神经网络CNN)从古代地图图像中提取更具鲁棒性的特征,能够忽略部分图像噪声,聚焦于与地名相关的图形、纹理或布局信息。
2. "地名识别模型(端到端系统):" "模型架构:" 可能采用或设计了特定的深度学习模型架构,如改进的CNN、Transformer、或结合了CNN与RNN/LSTM(用于处理序列信息)的混合模型,以更好地理解图像中的空间布局和地名文字的上下文。 "端到端学习:" 整个流程(从图像输入到地名文本输出)在一个统一的模型中进行训练,旨在优化整个

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金融界2025年8月9日消息,国家知识产权局信息显示,沈阳派得林科技有限责任公司申请一项名为“一种古代地形图地名的识别方法和系统”的专利,公开号CN120452009A,申请日期为2025年04月。

专利摘要显示,本发明公开一种古代地形图地名的识别方法和系统,涉及计算机视觉领域。设计文字区域检测与字符识别的二阶段策略,有效地提升了地名识别的端到端准确率。通过一阶段中先切图再检测的处理,减少图像与文字之间尺度差异过大造成的不利影响,实现精准定位文字区域并减少推理时间;在一阶段算法上利用了空间注意力跨维度重建模块,结合空间、通道和频域特征从而提升模型的特征提取能力,减少空间冗余,增强模型对古地图中多变字体、多变方向和异体字等的适应性;第二阶段中,预处理时采用转换为灰度图、滤波和GrabCut算法使背景特征弱化从而凸显文字特征;利用原始分支和基于图像恢复模块的新增分支来协同识别文字,提升了低质量文字图像识别的准确率。

天眼查资料显示,沈阳派得林科技有限责任公司,成立于2007年,位于沈阳市,是一家以从事软件和信息技术服务业为主的企业。企业注册资本1100万人民币。通过天眼查大数据分析,沈阳派得林科技有限责任公司参与招投标项目13次,财产线索方面有商标信息10条,专利信息17条,此外企业还拥有行政许可3个。

本文源自金融界

发布于 2025-08-12 17:13
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