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龙图腾网获悉兰州大学;读者出版集团有限公司申请的专利基于目标检测盲文图像识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116612490B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310649217.4，技术领域涉及：G06V30/42；该发明授权基于目标检测盲文图像识别方法是由苏伟;赵宗武;马永强;刘磊;谢迎春设计研发完成，并于2023-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于目标检测盲文图像识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出基于目标检测盲文图像识别方法，包括：构建盲文数据集；基于金子塔特征融合结构，构建目标检测模型；基于所述盲文数据集，对所述目标检测模型进行训练；基于训练后的所述目标检测模型，对盲文进行识别。本发明提出的盲文图像识别方法，减少了识别过程中多余的步骤，将多数繁琐的步骤合并为一个整体，本发明不仅缩减了识别步骤，还提高了盲文识别的准确率。

本发明授权基于目标检测盲文图像识别方法在权利要求书中公布了：1.基于目标检测盲文图像识别方法，其特征在于，包括：构建盲文数据集；基于金子塔特征融合结构，构建目标检测模型；基于所述盲文数据集，对所述目标检测模型进行训练；基于训练后的所述目标检测模型，对盲文进行识别；所述目标检测模型采用特征金字塔结构构建；所述目标检测模型包括：依次连接的改进的ResNet-50模块、Upsample模块和Class+BoxSubnet模块；对所述目标检测模型进行训练包括：基于所述ResNet-50模块，对所述盲文数据集中的盲文图像进行特征提取，获取不同层次特征；基于所述Upsample模块，对所述不同层次特征进行放大，并进行特征融合；基于所述Class+BoxSubnet模块，对特征融合后的图像进行识别；所述ResNet-50模块包括4个stage子模块，分别为：stage0、stage1、stage2和stage3；其中，4个stage模块，第一个stage0不具有残差结构，而stage1使用3个残差结构，stage2使用4个残差结构，合并Conv4与Conv5结构，stage3使用9个残差结构；所述Upsample模块包括：若干个1×1卷积核和上采样部分；在所述Upsample模块中，特征经过1×1卷积核之后，改变特征图的尺寸，送入上采样部分与上一层的特征图相加，相加之后得到相对应层的多种融合p2-p7最终特征图；所述Class+BoxSubnet模块包括：框回归子网络和分类子网络；所述框回归子网络和分类子网络均包括：若干层3×3卷积层和激活函数ReLU；其中，所述框回归子网络中最后一层卷积的通道维度数量是64的倍数，所述分类子网络中最后一层卷积的通道维度数量是4的倍数。

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