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申请/专利权人：山东浪潮数字商业科技有限公司
摘要：本发明公开一种基于深度学习的表格文本检测与识别方法及系统，涉及表格文本检测与识别技术领域，方法包括：基于深度学习框架，构建并优化单元格检测模型和文字识别模型；利用检测模型检测输入图像中的表格，提取表格中包含的所有单元格，并进行倾斜矫正；利用识别模型识别输入图像中的文本框及其文字信息；对单元格进行分簇处理，识别图片上的所有独立表格；应用Cell坐标聚合算法，将文本框与单元格匹配，获取单元格文本信息；使用密度聚类算法，将表格线合并为垂直线和水平线并排序，将水平线和垂直线的索引从0开始编号；按照行索引对单元格进行排序，并输出每个单元格的行和列信息。本发明可以提高表格文本检测识别的效率和准确性。
主权项：1.一种基于深度学习的表格文本检测与识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、基于深度学习框架，构建并优化单元格检测模型和文字识别模型，其中，单元格检测模型用于检测图像中的表格并提取单元格，文字识别模型用于识别并提取文本框及其包含的文字信息；S2、利用单元格检测模型检测输入图像中的表格，提取表格中包含的所有单元格，并进行倾斜矫正；S3、利用文字识别模型识别输入图像中的文本框及其文字信息，同时，对单元格进行分簇处理，以识别图片上的所有独立表格；S4、应用Cell坐标聚合算法，将文本框与单元格匹配，获取单元格文本信息；S5、使用密度聚类算法，将表格线合并为垂直线和水平线；对垂直线和水平线进行排序，将水平线和垂直线的索引从0开始编号；按照行索引对单元格进行排序，并输出每个单元格的行和列信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东浪潮数字商业科技有限公司 一种基于深度学习的表格文本检测与识别方法及系统
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