| 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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| 41 | 一种小尺寸光学字符识别方法及系统 | CN202310120099.8 | 2023-02-16 | CN115862016A | 2023-03-28 | 黎峰; 宗云兵; 梁国敢; 王一吏; 谢玉鑫 |
| 本发明属于图像处理技术领域，为了解决光学字符识别技术无法有效识别小尺寸字符的问题，提供了一种小尺寸光学字符识别方法及系统。其中，小尺寸光学字符识别方法包括对待识别图像进行字符块识别，得到所有字符块的外接矩形；根据所有字符块的外接矩形大小，再结合页面整体尺寸大小，判断出小尺寸字符，进而对小尺寸字符对应的字符块执行小尺寸字符识别，对其他字符块执行字符识别，得到识别结果；其中，所述小尺寸字符定义为：字符尺寸占页面整体尺寸的比例小于第一设定比例；或字符尺寸占主体内容字符尺寸的比例小于第二设定比例。其能够对高质量图像中的小尺寸字符进行准确识别。 | ||||||
| 42 | 一种购物票据的光学字符识别方法 | CN202110152434.3 | 2021-02-03 | CN114863457A | 2022-08-05 | 张海军; 任狼 |
| 本发明公开了一种自然场景中购物票据图像的光学字符识别方法，该方法包括使用文本检测模块对原始图像进行区域检测获取票据文本图，以及使用文本识别模块对票据文本图进行文本识别。文本检测模块设置有显著性物体检测和文本检测至少两个任务，文本识别模块设置有基于Transformer的注意力模块。本发明公开的技术方案通过多任务模型的建立减少数据的过拟合，提高检测速度，通过基于Transformer的注意力模块将对齐过程和预测过程解耦，加快了推理速度并提高了文本识别精度。 | ||||||
| 43 | 视频光学字符识别系统方法及系统 | CN202110239223.3 | 2021-03-04 | CN112966596A | 2021-06-15 | 崔大鹏 |
| 本申请公开了一种精简视频光学字符识别有效结果方法及系统，方法包括：视频文件获取步骤：获取至少一个视频文件；文本信息计算步骤：通过文本信息汉明计算装置对文本信息进行计算；图片帧应用步骤：通过图片帧OCR应用装置对图片帧进行应用；图片帧结果保存步骤：通过图片帧OCR结果保存装置对图片帧结果进行保存；结果汇总步骤：通过视频所有图片帧OCR结果汇总装置对图片帧处理结果进行汇总。本发明能够精简视频OCR结果，提高OCR结果的信息密度，舍弃冗余信息。 | ||||||
| 44 | 一种光学字符识别方法和装置 | CN202011038663.4 | 2020-09-28 | CN112287937A | 2021-01-29 | 邓练兵; 方家钦; 卢振兴 |
| 本发明实施例提供了一种光学字符识别方法和装置，应用于光学字符识别平台，光学字符识别平台部署于开发者门户系统，开发者门户系统集成于城市门户系统，所述方法包括：接收多个业务平台的用户提出的光学字符识别服务请求；获取用户指定的待识别数据；响应光学字符识别服务请求，调用光学字符识别服务接口对待识别数据进行光学字符识别处理，得到识别结果；向用户发送识别结果。在城市门户系统中，通过部署于开发者门户系统的光学字符识别平台接收其他业务平台发送的光学字符识别服务请求，并调用光学字符识别接口进行处理，便于城市门户系统的其他业务平台的用户得到进行光学字符识别处理后的识别结果。 | ||||||
| 45 | 用于执行光学字符识别的装置和方法 | CN201580048263.2 | 2015-07-09 | CN106687992B | 2021-01-12 | D·哈门 |
| 一种用于在光学字符识别过程中执行字符隔离的方法，所述方法包括：接收表示一个或多个字符列的图像数据；确定图像数据中每一列的黑色像素的数目；定义竖向分开阈值，该竖向分开阈值是列中黑色像素的最大数目；通过排除黑色像素数目低于竖向分开阈值的任何列，将列划分成不同的像素组和排除列组；识别表示图像数据中最左侧字符列的像素组；确定图像数据中有一个还是两个表示字符列的像素组；以及如果确定存在两个表示字符列的像素组，则针对最右侧字符列使用预定宽度值，用以识别最右侧字符列的右手边界。 | ||||||
| 46 | 光学字符识别方法及装置 | CN201911181595.4 | 2019-11-27 | CN110889414A | 2020-03-17 | 丁平; 杨春明; 郭铸 |
| 本发明提供了一种光学字符识别方法及装置，该方法包括：获得票据的当前影像数据和历史影像数据，所述历史影像数据包括光学字符识别成功的历史影像数据和光学字符识别失败的历史影像数据；将票据的当前影像数据输入至二分类模型中，判断当前影像数据是否符合预设条件，所述二分类模型是对历史影像数据进行训练获得的；在当前影像数据符合预设条件时，将当前影像数据输入至OCR识别模型中，获得光学字符识别结果。本发明可以对光学字符进行识别，效率高。 | ||||||
| 47 | 连接字符的光学字符识别 | CN201910335629.4 | 2019-04-24 | CN110399877A | 2019-11-01 | T·M·萨拉梅 |
| 本公开的各实施例涉及连接字符的光学字符识别。用于语言脚本的光学字符识别的实现可以包括如下动作：接收图像，该图像包括按照该语言脚本而被书写的单词的图形表示；将该单词分割成两个或更多个片段，每个片段基于所述单词的高度中的变化和所述单词宽度中的变化中的一项或多项而被确定，并且包括至少一个字符；针对该两个或更多个片段中的每个片段提供边界，该边界包围相应的片段的该至少一个字符，每个边界具有相对于该图像的轴的边缘；通过对齐边界的边缘来将该两个或更多个片段的边界归一化；以及利用相应的标签对该两个或更多个片段中的每个片段加标签，该相应的标签指示该相应的边界内的语言字符。 | ||||||
| 48 | 一种提高光学字符识别效率的方法 | CN201710733588.5 | 2017-08-24 | CN109426816A | 2019-03-05 | 欧阳光; 池敏 |
| 本发明的一种提高光学字符识别效率的方法，从光学字符识别操作流程上对传统方法进行了改进，扫描输入步骤中，利用所述高分辨扫描仪对原稿进行扫描，扫描时通过放大预览功能对原稿中的字样取样，然后根据取样结构来对放大倍数阈值进行设置；利用自动倾斜校准功能来对原稿的水平度进行校正，校正后的原稿保持水平性；对扫描得到的原稿进行预处理，所述预处理包括自动识别原稿中的图像，并将所述图像去除。通过综合运用阈值设定方法的改进、自动倾斜校正功能的运用、原稿的预处理的方法，使得OCR识别率高于传统的直接扫描识别方法。 | ||||||
| 49 | 光学字符识别系统及信息提取方法 | CN201811113489.8 | 2018-09-21 | CN109190594A | 2019-01-11 | 赵淦森; 列海权; 徐岗; 赵淑娴; 纪求华; 黄伟雄; 李振宇; 林成创; 李胜龙; 蔡斯凯; 梁昕; 曲成; 唐境灿 |
| 本公开提供一种光学字符识别系统及信息提取方法，涉及光学字符识别领域。本公开提供的光学字符识别系统及信息提取方法在光学字符识别系统存储不同类别的文本信息的信息排版方式，以及不同信息排版方式对应的提取信息的模板方法，在提取信息时，将获得待提取的信息文件化为文本信息，再对文本信息进行分类，得到文本信息所属类别，并根据所述文本信息所属类别，得到所述文本信息的信息排版方式以及对应的提取信息的模板方法，通过调用得到的模板方法提取文本信息中的信息；本公开提供的光学字符识别系统及信息提取方法简化文本信息的分类及文本信息的信息提取操作，提高了工作效率。 | ||||||
| 50 | 一体化光学字符识别方法和系统 | CN201710811919.2 | 2017-09-11 | CN107633219A | 2018-01-26 | 许天涵; 张发恩; 周恺; 王倩; 刘昆; 肖远昊; 徐东泽; 孙家元; 刘岚 |
| 本申请公开了一体化光学字符识别方法和系统。该方法的一具体实施方式包括：接收用户的终端发送的一体化光学字符识别服务获取请求，一体化光学字符识别服务获取请求包括：用户选取的属于用户的与光学字符识别相关的模型的标识、用户从候选操作中选取的操作的标识，候选操作包括：训练操作、预测操作；分布式地对用户选取的属于用户的与光学字符识别相关的模型执行用户选取的操作，得到操作结果，以及存储操作结果。实现了用户无需购买硬件和搭建软件环境的情况下，利用服务器提供的满足各种与光学字符识别相关的需求的硬件资源和搭建的软件环境完成模型的训练、光学字符识别应用的开发等操作，节省了开发成本和提升了便利性。 | ||||||
| 51 | 光学字符识别方法及装置 | CN201410299362.5 | 2014-06-26 | CN104112130B | 2017-08-01 | 陈志军; 张祺深; 臧虎 |
| 本公开提供了一种光学字符识别方法及装置。其中，光学字符识别方法包括：从原始图像中提取字符块；基于笔画宽度变换，确定所述字符块中断裂的笔画；对所述断裂的笔画补齐得到准识别图像；对所述准识别图像进行字符识别，得到所述准识别图像中的文本信息。本公开能够利用笔画宽度变换对字符中笔画出现的断裂进行补齐，提高了光学字符识别的识别准确率。 | ||||||
| 52 | 可训练手持光学字符识别系统和方法 | CN201611079222.2 | 2016-10-17 | CN106951894A | 2017-07-14 | J·A·内格罗; C·W·格斯特 |
| 公开了可训练手持光学字符识别系统和方法。手持扫描仪包含视觉软件以使该手持扫描仪被训练用于OCR。该手持扫描仪可包括用户界面，以使用户关联标记图像与该标记的电子数据。该用户界面，以及测距器，还可用于改变影响图像扫描质量的变量，由此改进图像扫描和/或解码过程的结果质量。该手持扫描仪还可在解码过程期间使用字体描述文件。该字体描述文件可利用字符的合成图像文件生成。该合成图像文件可通过解释标记字体文件而建立。 | ||||||
| 53 | 用于执行光学字符识别的装置和方法 | CN201580048263.2 | 2015-07-09 | CN106687992A | 2017-05-17 | D·哈门 |
| 一种用于在光学字符识别过程中执行字符隔离的方法，所述方法包括：接收表示一个或多个字符列的图像数据；确定图像数据中每一列的黑色像素的数目；定义竖向分开阈值，该竖向分开阈值是列中黑色像素的最大数目；通过排除黑色像素数目低于竖向分开阈值的任何列，将列划分成不同的像素组和排除列组；识别表示图像数据中最左侧字符列的像素组；确定图像数据中有一个还是两个表示字符列的像素组；以及如果确定存在两个表示字符列的像素组，则针对最右侧字符列使用预定宽度值，用以识别最右侧字符列的右手边界。 | ||||||
| 54 | 一种基于光学字符识别的呼叫方法 | CN201310019140.9 | 2013-01-20 | CN103945033A | 2014-07-23 | 顾健 |
| 本发明公开了一种基于光学字符识别的呼叫方法，包含终端扫描模块，识别模块，拨号模块等。本发明通过终端扫描包含号码数字的对象，如报纸等，识别其内容包含的号码数字，进行数据处理过滤掉其中非号码的字符部分并构造一个完整的电话号码数据后根据号码类型和熟悉生成动态操作选项菜单，包含调用终端拨号模块进行呼出和短信等方式。通过终端光学字符识别方式识别和获取号码进行自动输入和呼叫等通讯方式，提供了基于一种终端光学字符识别方式的自动拨号的业务体验。 | ||||||
| 55 | 光学字符识别中的文档页分割 | CN201180013245.2 | 2011-03-10 | CN103098074A | 2013-05-08 | S.加利奇; B.拉达科维奇; N.托迪奇 |
| 在光学字符识别过程中的页分割被执行来检测文本对象和/或图像对象。在输入的灰度图像中的文本对象是通过选择用于自然行的候选者而被检测的，所述候选者是具有由基线（大多数文本字符“坐”在该线以上）和主线（大多数字符“挂”在该线以下）的值规定的相似垂直统计量的、水平相邻的已连成分的集合（即，图像像素的子集，其中来自所述集合的每个像素与来自该集合的所有的剩余像素相连接）。通过检查任何内含的规则性，而对自然行执行二元分类，以便把它们分类为文本或非文本的。图像对象是通过使用检测到的文本规定背景来检测图像的背景而被间接检测的。一旦背景被检测，剩余的东西（即，非背景）就是图像对象。 | ||||||
| 56 | 辅助光学字符识别的方法和装置 | CN201010532572.6 | 2010-11-01 | CN102467664A | 2012-05-23 | 陈江宁; 甘景全; 李健; 谢宇; 马雁 |
| 本发明公开了一种辅助光学字符识别的方法和装置，其中该方法包括以下步骤：生成用于表示待打印字符串的字符类型的格式信息串；保存该格式信息串；获取该待打印字符串对应的待识别字符串图像，并获取该格式信息串；根据格式信息串对待识别字符串图像进行切分，对切分后的待识别字符串图像进行光学字符识别。 | ||||||
| 57 | 基于对象的光学字符识别预处理算法 | CN201080019810.1 | 2010-03-08 | CN102422308A | 2012-04-18 | 阿米特·阿什克; 约瑟夫·C·达格尔 |
| 对对象的散焦图像进行预处理的方法，包括：将基于对象的锐化滤波器应用于散焦图像以产生更清晰的图像；以及使用块式量化将更清晰的图像量化。用于从印刷于对象上的字母数字信息生成被解码文本数据的系统，包括获取字母数字信息的图像数据的相机。该系统还包括预处理器，该预处理器(a)执行图像数据的块式量化以形成被调节的图像数据，并且(b)对被调节的图像数据执行光学字符识别以生成被解码文本数据。 | ||||||
| 58 | 通过光学字符识别OCR处理邮件的方法 | CN200580047911.9 | 2005-10-10 | CN101132866A | 2008-02-27 | 奥利维耶·戴普雷; 克里斯托弗·卡依翁; 昂马吕埃·米埃特 |
| 在邮件处理方法中，在第一分拣阶段中形成各邮件的图像以自动识别邮件地址并将邮件向分拣输出容器引导，由图像得到作为邮件的逻辑标识的数字印记。在第二分拣阶段重新形成(42)当前邮件的图像，以从所述图像中得到(43)印记；再次进行地址自动识别，从而获得当前邮件的地址数据；且在第一阶段存储的地址数据中搜索与当前邮件的地址数据的匹配(44)，以识别当前邮件相应的当前容器，从而，为了在第二阶段搜索两个数字印记之间的匹配，在由对应于所述当前分拣输出容器的数字印记构成的探测空间(45)内进行数字印记的匹配搜索。 | ||||||
| 59 | 光学字符识别方法及系统 | CN200510002097.0 | 2005-01-17 | CN1808468A | 2006-07-26 | 李献; 胡欧 |
| 本发明涉及一种对两种语言混排的图像进行识别的方法及系统，其中这两种语言分别称为第一语言和第二语言。所述方法包括以下步骤：接收待识别的两种语言混排的图像；使用第一识别引擎对所述两种语言混排的图像进行识别，其中第一识别引擎用于对第一语言进行识别；根据第一识别引擎识别的结果确定第二语言字符；以所确定的第二语言字符为基点，沿至少第一方向扩张确定第二语言区域；使用第二识别引擎识别所述确定的第二语言区域；输出第一语言和第二语言识别结果。使用根据本发明的识别方法和系统，可以提高两种语言混排的图像中字符的识别率。 | ||||||
| 60 | 图像的光学字符识别方法和装置 | CN202411791416.X | 2024-12-06 | CN119863801A | 2025-04-22 | 傅应锴; 孙天齐; 唐永亮 |
| 本申请公开了一种图像的光学字符识别方法和装置，属于图像的光学字符识别技术领域。所述图像的光学字符识别方法，包括：获取待识别图像；待识别图像为工业场景下采集的图像，待识别图像上设置有光学字符；将待识别图像输入至轻量级模型中多个顺次连接的第一普通卷积层，获取最后一个第一普通卷积层输出的像素特征图像；将像素特征图像输入至轻量级模型中顺次连接的多个深度可分离卷积层和第二普通卷积层，获取第二普通卷积层输出的语义特征图像；基于语义特征图像，确定待识别图像中光学字符的识别结果。本申请的图像的光学字符识别方法降低特征提取的计算复杂度，以降低特征提取对硬件设备的性能要求，有效适用于资源受限的工业场景。 | ||||||
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