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龙图腾网恭喜北京科技大学设计研究院有限公司申请的专利一种基于多级网络融合的钢板字符检测方法及装置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：CN113989478B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202111194312.7，技术领域涉及：G06V10/22；该发明授权一种基于多级网络融合的钢板字符检测方法及装置是由侯睿;邓能辉设计研发完成，并于2021-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多级网络融合的钢板字符检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多级网络融合的钢板字符检测方法及装置，该方法包括：收集钢板字符的图像，并对收集的图像进行标注，以构建钢板字符数据集；利用GAN网络对构建的钢板字符数据集进行样本增强，以扩充钢板字符数据集并使得样本分布平衡，得到用于模型训练和测试的样本数据集；构建多级网络融合的钢板字符识别算法模型；基于所述样本数据集，利用迁移学习方法训练所述钢板字符识别算法模型；利用训练好的钢板字符识别算法模型实现钢板字符的在线检测。本发明能够满足钢板实际生产过程中的钢板字符检测的实时性和精度要求，可以有效提升生产效率、降低人工成本，具有重大应用前景。

本发明授权一种基于多级网络融合的钢板字符检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多级网络融合的钢板字符检测方法，其特征在于，包括：收集钢板字符的图像，并对收集的图像进行标注，以构建钢板字符数据集；利用GAN网络对构建的钢板字符数据集进行样本增强，以扩充钢板字符数据集并使得样本分布平衡，得到用于模型训练和测试的样本数据集；构建多级网络融合的钢板字符识别算法模型；基于所述样本数据集，利用迁移学习方法训练所述钢板字符识别算法模型；利用训练好的钢板字符识别算法模型实现钢板字符的在线检测；所述钢板字符识别算法模型包括第一模块、第二模块以及第三模块；其中，所述第一模块为YOLOv3网络，用于对钢板表面图像的字符区域进行检测；所述第二模块为DBNet网络，用于对所述YOLOv3网络检测出的钢板表面图像的字符区域进行分割，以得到相应的字符行；所述第三模块为EfficientDet网络，用于对所述DBNet网络分割出的字符行进行单个字符检测，以检测出所述字符行中的每一个钢板字符；所述YOLOv3网络的主干卷积神经网络Darknet53的3个尺度特征提取分支处分别添加了一层特征提取层，以分别增大不同尺度预测目标的感受野；其中，所述特征提取层kernelsize为3*3，strides为1，padding为1；同时，Darknet53网络的输入尺寸设置为448*448；在利用所述DBNet网络对所述YOLOv3网络检测出的钢板表面图像的字符区域进行分割时，所述钢板字符检测方法还包括：对所述YOLOv3网络检测出的钢板表面图像的字符区域进行位置扩充；利用所述DBNet网络对扩充后的字符区域进行分割；在利用所述EfficientDet网络对所述DBNet网络分割出的字符行进行单个字符检测时，所述钢板字符检测方法还包括：根据检测得到的单个钢板字符位置信息进行定位排列。

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