摘要
针对存在的化验单文字检测方法效果无法达到实用标准以及敏感信息区域无法有效过滤的问题,提出一种自然场景下的化验单文字检测方法(BHS-CTPN)。BHS-CTPN方法引入BRISK、Hough、Sauvola等一系列预处理方法进行化验单矫正、敏感信息区域去除和图像增强。同时在特征提取时卷积核的设计、anchor设定和文本框合并等方面来改进CTPN网络模型。BHS-CTPN方法与CTPN模型相比,准确率、召回率、F1值分别提升8%、10%、9%;与目前化验单文字检测领域效果最好的华为API接口相比,准确率、召回率、F1值分别提升6%、3%、5%。大量实验结果表明,BHS-CTPN方法能够有效准确地检测到自然场景下化验单文本位置,为后期文字识别和化验单解读奠定坚实的基础。
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