格式化约束的时间戳文字识别网络

文字识别是深度学习网络的重要应用领域,主流算法基于光学信息预测自然场景文字。然而在一些特定领域的文本对象上,额外的关键特征将会进一步提高文字识别算法的准确性。在安防监控领域,画面中的时间戳文本拥有格式规范、限定数值范围等特点,根据这一特点,对时间戳文本识别网络进行了研究,提出一种时间戳信息约束机制,融合文本语义约束信息和光学特征达到识别规范文本的效果,增强输出时间戳文本的格式规范性和数值合理性。在全匹配率、编辑距离等标准上全面超过基于光学特征的经典文字识别算法。