| 序号 | 专利名 | 申请号 | 申请日 | 公开（公告）号 | 公开（公告）日 | 发明人 |
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| 1 | 光学字符识别 | CN200510022881.8 | 2005-12-09 | CN1979529A | 2007-06-13 | 伊晓晶; 谢文俊; 李献 |
| 本发明涉及一种光学字符识别方法和设备。在一方面，本发明提供一种如下的光学字体识别方法和设备：将输入文本图像的词划分为词对，分别识别在相应的词对中的较长词和较短词，分别根据相邻的词的字体信息和根据依照在行中的字体信息分布调节行的字体信息的粗调节步骤调节词的字体信息，以及附加地识别该行中词的字号。本发明也提供一种基于分类过程的字体识别方法和设备和通过使用投影方法结合连通单元方法鉴别区间类型和计算X高度的方法和设备。 | ||||||
| 2 | 文档光学字符识别 | CN201780040371.4 | 2017-05-25 | CN109416731A | 2019-03-01 | 布拉德克·加斯克尔; 鲁宾逊·皮拉姆苏 |
| 车辆和其他项目通常具有对应的文档，比如登记卡，这种文档包括可以用于识别项目的大量告知性文本信息。当处理非合作图像时，传统的OCR可能会失败。因此，诸如去扭曲、文本对齐以及线条识别和移除之类的特征可以有助于非合作图像的OCR。去扭曲包括确定图像中所描绘的文档的曲率，并且对图像加以处理以使文档的图像去扭曲，进而使其更准确地满足合作图像的目标。文本对齐包括确定所描绘文本的实际对齐，即使是在所描绘文本没有与所描绘的视觉提示对齐时。线条识别和移除包括识别图像中的描绘线条的部分，并在进行图像的OCR处理之前移除那些线条。 | ||||||
| 3 | 光学字符识别中的技术 | CN201110165719.7 | 2011-06-09 | CN102279926A | 2011-12-14 | D·尼耶姆切维奇; S·加利克 |
| 将图像纠偏系统和技术用于光学字符识别的上下文中。获取以原始线性(水平)定向的原始字符集的图像。相对于该原始线性定向偏斜一旋转角的所获取的字符集由该图像的像素表示。估计该旋转角，且可以将置信度值与该估计关联起来，以便判断是否纠偏该图像。结合旋转角估计，将边缘检测滤波器应用于所获取的字符集以便产生边缘图，将该边缘图输入到线性霍夫变换滤波器以便以参数形式产生一组输出线。给各输出线分配分数，且基于各分数将具有接近旋转角的斜率的至少一个输出线判断为主导线。 | ||||||
| 4 | 光学字符识别系统 | CN202310128251.7 | 2023-02-17 | CN116416623A | 2023-07-11 | 陈孺富 |
| 本发明公开了包括图像采集模块、图像预处理模块、图像识别模块、处理器模块、网络连接模块、云处理器、云学习模块、云数据库、数据存储模块、数据备份模块、拍摄采集模块、手动上传模块、摄像头模块、镜头维护模块、系统管理模块，所述图像采集模块和图像预处理模块连接，所述图像预处理模块和图像识别模块连接，所述图像识别模块和处理器模块连接，所述处理器模块和网络连接模块连接，所述网络连接模块和云处理器连接，所述云处理器和云学习模块连接，所述云处理器和云数据库连接，所述处理器模块和数据存储模块连接，所述数据存储模块和数据备份模块连接。本发明涉及光学字符识别系统，具有识别效率高的特点。 | ||||||
| 5 | 文档光学字符识别 | CN201780040371.4 | 2017-05-25 | CN109416731B | 2022-09-23 | 布拉德克·加斯克尔; 鲁宾逊·皮拉姆苏 |
| 车辆和其他项目通常具有对应的文档，比如登记卡，这种文档包括可以用于识别项目的大量告知性文本信息。当处理非合作图像时，传统的OCR可能会失败。因此，诸如去扭曲、文本对齐以及线条识别和移除之类的特征可以有助于非合作图像的OCR。去扭曲包括确定图像中所描绘的文档的曲率，并且对图像加以处理以使文档的图像去扭曲，进而使其更准确地满足合作图像的目标。文本对齐包括确定所描绘文本的实际对齐，即使是在所描绘文本没有与所描绘的视觉提示对齐时。线条识别和移除包括识别图像中的描绘线条的部分，并在进行图像的OCR处理之前移除那些线条。 | ||||||
| 6 | 光学字符识别支持系统 | CN202010329591.2 | 2020-04-22 | CN111860513A | 2020-10-30 | 上条浩一; 清水晶; 酒井大; 石井裕太 |
| 本发明涉及一种光学字符识别支持系统。提供了一种用于提高光学字符识别OCR系统的识别率的计算机实现的方法。该方法包括以下预处理：接收图像；从所述图像中提取所有垂直线。该方法包括：在所述图像的字符区域处添加垂直线；从所述图像中提取所有水平线；以及创建从所述图像中去除所有所述垂直/水平线的无线条图像。该方法还包括：基于每一列中的行像素总数来确定所述无线条图像的垂直方向的边界；以及在所述无线条图像的字符之间添加垂直/水平辅助线。该方法还包括以下后处理：接收OCR输出的乱码单词；在词法上分析之后去除噪声；基于频繁编辑操作，用正确字母替换乱码字母；输出正确单词；以及基于机器学习，对图像距离计算的结果加权。 | ||||||
| 7 | 一种光学字符识别方法 | CN201810933249.6 | 2018-08-16 | CN109086771A | 2018-12-25 | 李建平; 顾小丰; 胡健; 张马路; 薛庆弢; 苌浩阳; 李顺利; 蒋胜 |
| 本发明公开了光学字符识别方法，其包括以下步骤：S1、将已知字符内容的光学图像进行相位编码转换为输入神经元；S2、将每个输入神经元转换为脉冲序列；S3、将得到的脉冲序列随机加入抖动强度为2ms的高斯噪声，得到输入脉冲序列；S4、将输入脉冲转换为脉冲感知神经元，并选出正样本训练集和负样本训练集；S5、通过感知机得到更新权值；S6、根据更新权值调整spiking神经网络，得到新的spiking神经网络；S7、采用新的spiking神经网络对待识别光学字符进行识别。本发明将将其负样本选取方式由原来的随机选取方式改变为选取驻点作为负样本的方式，并对学习规则作出相应调整，使得本发明的识别效率更高。 | ||||||
| 8 | 光学字符识别装置 | CN201480040348.1 | 2014-07-14 | CN105431866A | 2016-03-23 | 张美; 中村圭吾 |
| 光学字符识别装置从输入图像中提取目标区域，其中目标区域包含被识别的对象。光学字符识别装置从包含于目标区域的对象中提取候选对象，其中候选对象包含至少一个字符串候选的对象。光学字符识别装置对候选对象进行标记，将在预先决定的方向上延伸而彼此靠近的多个对象提取为字符串候选，并判断字符串候选是否具有日期模式，在字符串候选具有日期模式时，将字符串候选识别为日期，其中日期模式包含表示年份的2位或4位数字、表示月份的1位或2位数字和预先决定的标点符号。 | ||||||
| 9 | 光学字符识别系统 | CN201110407793.5 | 2011-12-09 | CN102495995A | 2012-06-13 | 侯文瑞 |
| 本发明公开一种光学字符识别系统，包括：计算机、第一数据线和条形码扫描装置，条形码扫描装置通过第一数据线和计算机相连接，还包括第二数据线和光学照相装置，光学照相装置通过第二数据线和计算机相连接，光学照相装置是以电荷耦合器件作为光敏感器和光电转换器的遥感用照相机，条形码扫描装置、光学照相装置分别与该计算机通信。本发明设计合理，结构简单，适用于带有条形码扫描装置的光学字符识别系统。 | ||||||
| 10 | 光学字符识别支持系统 | CN202010329591.2 | 2020-04-22 | CN111860513B | 2024-09-24 | 上条浩一; 清水晶; 酒井大; 石井裕太 |
| 本发明涉及一种光学字符识别支持系统。提供了一种用于提高光学字符识别OCR系统的识别率的计算机实现的方法。该方法包括以下预处理：接收图像；从所述图像中提取所有垂直线。该方法包括：在所述图像的字符区域处添加垂直线；从所述图像中提取所有水平线；以及创建从所述图像中去除所有所述垂直/水平线的无线条图像。该方法还包括：基于每一列中的行像素总数来确定所述无线条图像的垂直方向的边界；以及在所述无线条图像的字符之间添加垂直/水平辅助线。该方法还包括以下后处理：接收OCR输出的乱码单词；在词法上分析之后去除噪声；基于频繁编辑操作，用正确字母替换乱码字母；输出正确单词；以及基于机器学习，对图像距离计算的结果加权。 | ||||||
| 11 | 一种光学字符识别方法 | CN201911272032.6 | 2019-12-12 | CN111046872B | 2023-10-24 | 王冲; 张永鹏; 武亚飞 |
| 本发明公开了一种光学字符识别方法，具体包括:获取字符候选区域、对图像进行倾斜校正、提取一行字符图像、提取单字符图像以及识别提取的字符，本发明对字符背景明暗变化比较鲁棒，且对点阵字符和粘连字符也能进行正确分割，提高了字符分割的准确性。 | ||||||
| 12 | 一种光学字符识别方法 | CN201810933249.6 | 2018-08-16 | CN109086771B | 2021-06-08 | 李建平; 顾小丰; 胡健; 张马路; 薛庆弢; 苌浩阳; 李顺利; 蒋胜 |
| 本发明公开了光学字符识别方法，其包括以下步骤：S1、将已知字符内容的光学图像进行相位编码转换为输入神经元；S2、将每个输入神经元转换为脉冲序列；S3、将得到的脉冲序列随机加入抖动强度为2ms的高斯噪声，得到输入脉冲序列；S4、将输入脉冲转换为脉冲感知神经元，并选出正样本训练集和负样本训练集；S5、通过感知机得到更新权值；S6、根据更新权值调整spiking神经网络，得到新的spiking神经网络；S7、采用新的spiking神经网络对待识别光学字符进行识别。本发明将将其负样本选取方式由原来的随机选取方式改变为选取驻点作为负样本的方式，并对学习规则作出相应调整，使得本发明的识别效率更高。 | ||||||
| 13 | 一种光学字符识别方法 | CN201911272032.6 | 2019-12-12 | CN111046872A | 2020-04-21 | 王冲; 张永鹏; 武亚飞 |
| 本发明公开了一种光学字符识别方法，具体包括:获取字符候选区域、对图像进行倾斜校正、提取一行字符图像、提取单字符图像以及识别提取的字符，本发明对字符背景明暗变化比较鲁棒，且对点阵字符和粘连字符也能进行正确分割，提高了字符分割的准确性。 | ||||||
| 14 | 光学字符识别装置以及光学字符识别方法 | CN201410772788.8 | 2014-12-12 | CN105320951A | 2016-02-10 | 小玉英靖; 宫里定裕 |
| 提供即使在读取区的设定不同的情况下也确保字符识别精度的光学字符识别装置以及光学字符识别方法。在光学字符识别装置中，在中央运算部(16)判定为字符识别率低于规定识别率的阈值时，在显示终端部(12)上显示用于警告字符识别率的降低的警告显示画面，并且显示作为字符识别率的降低原因的基于读取区坐标的票据尺寸、切取位置、识别字体类型、条形码类型以及读取率的各项目信息，在所显示的该项目信息中的某一个项目被选择时，显示上述各项目信息的所选择的某一个项目和对于该项目的格式定义参数的变更方案，在判定为要反映所显示的该变更方案时，基于该变更方案来变更格式定义参数。 | ||||||
| 15 | 光学字符识别装置以及光学字符识别方法 | CN201410772788.8 | 2014-12-12 | CN105320951B | 2018-11-20 | 小玉英靖; 宫里定裕 |
| 提供即使在读取区的设定不同的情况下也确保字符识别精度的光学字符识别装置以及光学字符识别方法。在光学字符识别装置中，在中央运算部(16)判定为字符识别率低于规定识别率的阈值时，在显示终端部(12)上显示用于警告字符识别率的降低的警告显示画面，并且显示作为字符识别率的降低原因的基于读取区坐标的票据尺寸、切取位置、识别字体类型、条形码类型以及读取率的各项目信息，在所显示的该项目信息中的某一个项目被选择时，显示上述各项目信息的所选择的某一个项目和对于该项目的格式定义参数的变更方案，在判定为要反映所显示的该变更方案时，基于该变更方案来变更格式定义参数。 | ||||||
| 16 | 光学字符识别方法和产生光学字符识别的训练样本的方法 | CN201911232462.5 | 2019-12-05 | CN111008624A | 2020-04-14 | 吴大帅; 余超 |
| 本公开提供了一种光学字符识别方法和系统以及一种产生光学字符识别的训练样本的方法和系统。本公开涉及的光学字符识别方法和系统，能够大幅度提高光学字符识别的准确率和识别效率。本公开的产生光学字符识别的训练样本的方法及系统通过使生成训练样本所使用的文本行的类别分布与训练文本的的类别分布相符合，以及在训练样本的生成中加入随机特征变换，使得生成的训练样本更接近实际应用场景中的真实数据，从而大幅度提高所训练出来的光学字符识别模型的识别准确率。 | ||||||
| 17 | 一种光学字符识别装置 | CN202421588328.5 | 2024-07-07 | CN222762502U | 2025-04-15 | 乔静 |
| 本实用新型公开了一种光学字符识别装置，属于视觉检测技术领域，包括升降滑轨，升降滑轨上滑动连接有高度架，高度架上固定连接有识别相机，高度架上转动连接有两个照射灯，且两个照射灯位于识别相机的对称两侧，高度架和两个照射灯之间设置有调节机构，调节机构用于调整两个照射灯的照射角度；两个照射灯配合识别相机的高度，通过调节机构调整照射角度，对产品表面保持准确的斜射打光，从而突出产品表面的微小细节，保障照明效果和反射效果，使识别相机对产品表面字符的识别保持清晰的识别状态。 | ||||||
| 18 | 一种光学字符识别装置 | CN202020224216.7 | 2020-02-28 | CN210955133U | 2020-07-07 | 徐勇; 李佳; 陈善章; 汪国海 |
| 本实用新型公开了一种光学字符识别装置，涉及光学智能识别的领域，包括相对设置的箱体(6)，箱体(6)顶部设置有用于放置识别证件的玻璃窗口(5)，箱体(6)的一侧设置有光束发射装置(3)，光束发射装置(3)下方设置有图像采集装置(1)，所述图像采集装置(1)和玻璃窗口(5)之间设置有一定倾斜角度的反光镜(2)，所述反光镜(2)将玻璃窗口上的光反射至图像采集装置(1)，解决了现有技术存在的OCR识别设备结构尺寸大、拍摄图片补光不均匀、受外界环境光影响大的问题。 | ||||||
| 19 | 光学字符识别系统 | CN201120511000.X | 2011-12-09 | CN202362802U | 2012-08-01 | 侯文瑞 |
| 本实用新型公开一种光学字符识别系统，包括：计算机、第一数据线和条形码扫描装置，条形码扫描装置通过第一数据线和计算机相连接，还包括第二数据线和光学照相装置，光学照相装置通过第二数据线和计算机相连接，光学照相装置是以电荷耦合器件作为光敏感器和光电转换器的遥感用照相机，条形码扫描装置、光学照相装置分别与该计算机通信。本实用新型设计合理，结构简单，适用于带有条形码扫描装置的光学字符识别系统。 | ||||||
| 20 | 光学字符识别方法、装置及智能终端 | CN202311749169.2 | 2023-12-18 | CN117710985A | 2024-03-15 | 吴伟; 李宏俊; 林松; 王志炯 |
| 本发明公开了一种光学字符识别方法、装置及智能终端，首先获取待识别对象的二阶灰度图像，分割二阶灰度图像获得光学字符图像，再采用至少一种预设的法线移动扫描光学字符图像，获得第一谱线集，根据第一谱线集与各种模板字符的第二谱线集的比较结果，确定光学字符图像对应的字符，获得各个光学字符图像的识别结果。识别时的运算设备性能要求非常低，可靠性高，应用场景广泛。由于避免了复杂的神经网络和巨量的学习训练，可以实现光学字符识别硬件小型化、集成化，使光学字符识别在更多的场景下具备可操作性。 | ||||||
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