CN112508845A - 基于深度学习的osd菜单语言自动化检测方法及*** - Google Patents

基于深度学习的osd菜单语言自动化检测方法及*** Download PDF

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滕斌
郭太良
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Abstract

本发明涉及一种基于深度学习的osd菜单语言自动化检测方法，包括以下步骤：步骤S1:获取osd菜单的图像数据集；步骤S2:对图像数据集中的图像进行预处理，并通过图像增广扩充数据集；步骤S3:构建深度神经网络，并对图像数据集经行特征提取；步骤S4:根据提取的特征通过分类器分类，以实现不同界面不同拍摄环境下osd菜单文字的识别；步骤S5:利用人工设计特征，使用模板匹配的方法精选辅助训练，对分类器的分类结果进一步分类，获取osd菜单所示文字的识别结果；步骤S6:利用匹配定位算法，比照标准对照表定位出osd菜单上显示不符标准的地方。本发明可以精确高速的检索定位出菜单显示不标准的地方，为显示器生产过程中osd菜单检错提供了更好的解决方案。

Description

基于深度学习的osd菜单语言自动化检测方法及***
技术领域
本发明涉及文字识别领域，具体涉及一种基于深度学习的osd菜单语言自动化检测方法及***。
背景技术
近年来，由于制造工艺或软硬件设计缺陷的问题，显示器在生产研制过程中难免存在各种潜在问题，所以显示器在出厂前需要经过严格的测试验证。传统的测试包含功能测试、性能测试等一系列的测试，从当前行业内测试现状来看，制造商主要仍依赖于手动测试或半自动化测试。常规的手动测试需要根据每条测试用例的指示要求，首先人工点击显示器按键进行OSD菜单的测试环境设置；然后手动操作测试仪器读取数据，同时需配合人眼观察显示；最后，记录测试结果并编写测试报告。显然这样的测试方式不仅需要耗费大量的时间、人力，而且容易因为人为疏忽造成漏检或误检，测试结果难以保证，无法满足高要求的测试需求。
OSD(On Screen Display)是用户对显示器进行设置以获得最优视觉享受的重要设置，它提供了人机交互的通道。在生产中为避免OSD菜单出现文字错误，解决办法是人工根据厂家提供的标准说明书和出厂的显示器上的OSD菜单的文字进行对比，以此得到出厂的显示器的OSD菜单文字是否有误。人工检测的工作量大，容易造成视觉疲劳，从而导致误检率升高。不同文字语法书写和字形都有很大的变化。而现在工业上成熟的只有文字识别***，文字检测***尚不成熟，也没有成熟的理论和技术可检测这么多种语言的文字异常，包括缺点，缺笔画，文字显示不完整等显示上的缺陷。研究OSD菜单文字检测的自动化技术成为急需解决的一个问题。
目前，图像识别的已有方法中，大都采用人工设计特征的方式，如采用HOG(Histogram of Oriented Gradients，方向梯度直方图)、SIFT(Scale InvariantFeatureTransform，尺度不变特征变换)等方法提取人工特征并输入到分类器中完成模式分类。这种方式完全取决于人类的先验知识，而且设计过程费时费力，工作量巨大。而深度学习技术在一定程度上解决了以上问题，深度学习技术通过大量隐藏层的深度神经网络可进行特征的自动学习，从像素中提取出更本质、更抽象、更易于模型学习的特征，而且提供的训练样本越多，模型的泛化能力、推广能力越强。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于深度学习的osd菜单语言自动化检测***，可以精确高速的检索定位出菜单显示不标准的地方，为显示器生产过程中osd菜单检错提供了更好的解决方案。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于深度学习的osd菜单语言自动化检测方法，包括以下步骤：
步骤S1:获取osd菜单的图像数据集；
步骤S2:对图像数据集中的图像进行预处理，并通过图像增广扩充数据集；
步骤S3:构建深度神经网络，并对图像数据集经行特征提取；
步骤S4:根据提取的特征通过分类器分类，以实现不同界面不同拍摄环境下osd菜单文字的识别；
步骤S5:利用人工设计特征，使用模板匹配的方法精选辅助训练，对分类器的分类结果进一步分类，获取osd菜单所示文字的识别结果；
步骤S6:利用匹配定位算法，比照标准对照表定位出osd菜单上显示不符标准的地方。
进一步的，所述步骤S1具体为：对不同型号显示器利用相机进行拍照，获取osd菜单图像，并针对不同语种的形体进行标注，制作分类标签。
进一步的，所述步骤S2具体为：
步骤S21:对图像数据集中的图像进行平滑去噪二值化处理，同时将图像归一化成统一大小；
步骤S22:对预处理后的图像进行图像增广以扩充数据集.
进一步的，所述图像增广的方法包括对图像进行水平平移、竖直平移和旋转。
进一步的，所述步骤S3具体为：通过深度学***移不变性的特征；采用多层过滤器替代大尺寸过滤器；采用批量归一化，对数据内部进行标准化处理，使输出规范化到0到1之间的正态分布。
进一步的，所述步骤S4具体为：将提取的特征通过分类器分类，实现不同界面不同拍摄环境下osd菜单文字的识别，采取softmax函数作为分类器进行计算，所输出的模型预测概率为
Figure DEST_PATH_IMAGE002
：
Figure DEST_PATH_IMAGE004
其中，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
表示当前实例属于第k类的概率，n表示总类别数，s k(x)表示当前实例x属于第k类的得分，exp(·)表示对括号内元素求指数，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
表示实例x关于从1到n的所有类别的得分的指数值的总和，k的范围为1到n，j的范围为1到n。
进一步的，所述步骤S6具体为：将识别出的osd菜单结果以文本形式输出，利用优化的匹配定位算法，结合各显示器的菜单标准对照表定位出osd菜单显示不标准的位置所在。
一种基于深度学习的osd菜单语言自动化检测***，包括：依次连接的数据输入模块、图像预处理及图像增广模块、智能识别模块、文字概率预测模块、深入匹配和匹配定位模块；
所述数据输入模块，用于获取osd菜单图像数据集并制作分类标签；
所述图像预处理及图像增广模块，用于对图像数据集中的图像进行预处理，并通过图像增广扩充数据集；
所述智能识别模型模块，用于对预处理与图像增广后的图像数据集进行特征提取，以实现不同界面不同拍摄环境下osd菜单文字的识别；
所述文字概率预测模块，用于对提取的特征通过分类器分类，并以概率值的形式由大到小依次输出模型预测结果；
所述深入匹配模块，用于利用人工设计特征，对文字概率预测模块分类结果所限定的指定范围内使用模板匹配的方法进行辅助训练，以对分类器的分类结果进一步分类；
所述匹配定位模块，用于利用优化的匹配定位算法，结合各显示器的菜单标准对照表，在识别结果中定位出osd菜单显示不标准的位置所在。
本发明与现有技术相比具有以下有益效果：
本发明可以精确高速的检索定位出菜单显示不标准的地方，为显示器生产过程中osd菜单检错提供了更好的解决方案。
附图说明
图1是本发明方法流程图；
图2是本发明***结构示意图；
图3是本发明一实施例中多层过滤器优化的Inception_V3结构示意图；
图4是本发明一实施例中分类层示意图;
图5是匹配定位流程图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
请参照图1，本发明提供一种基于深度学习的osd菜单语言自动化检测方法，包括以下步骤：
步骤S1:获取osd菜单的图像数据集,并制作分类标签,对不同型号显示器利用相机进行拍照，获取osd菜单图像，并针对不同语种的形体进行标注，制作分类标签;
步骤S2:对图像数据集中的图像进行预处理，并通过图像增广扩充数据集；
步骤S3:构建深度神经网络，并对图像数据集经行特征提取；
步骤S4:根据提取的特征通过分类器分类，以实现不同界面不同拍摄环境下osd菜单文字的识别；
步骤S5:利用人工设计特征，使用模板匹配的方法精选辅助训练，对分类器的分类结果进一步分类，获取osd菜单所示文字的识别结果；
步骤S6:利用匹配定位算法，比照标准对照表定位出osd菜单上显示不符标准的地方。
参见图2所示，本发明一种基于深度学习的osd菜单语言自动化检测***，包括以下模块：
依次连接的数据输入模块、图像预处理及图像增广模块、智能识别模块、文字概率预测模块、深入匹配和匹配定位模块；
所述数据输入模块，用于获取osd菜单图像数据集并制作分类标签；
所述图像预处理及图像增广模块，用于对图像数据集中的图像进行预处理，并通过图像增广扩充数据集；
所述智能识别模型模块，用于对预处理与图像增广后的图像数据集进行特征提取，以实现不同界面不同拍摄环境下osd菜单文字的识别；
所述文字概率预测模块，用于对提取的特征通过分类器分类，并以概率值的形式由大到小依次输出模型预测结果；
所述深入匹配模块，用于利用人工设计特征，对文字概率预测模块分类结果所限定的指定范围内使用模板匹配的方法进行辅助训练，以对分类器的分类结果进一步分类；
所述匹配定位模块，用于利用优化的匹配定位算法，结合各显示器的菜单标准对照表，在识别结果中定位出osd菜单显示不标准的位置所在。
本实施例中，图1所示的方法在图2所示的***中得以实现，具体实现过程为：
在数据输入模块中，利用拍照获取osd图像，共计300张图像的数据集。其中包括训练集200张图像、验证集50张图像、测试集50张图像。将图像根据不同语种的形体进行标注，制作分类标签。
在图像预处理及图像增广模块，将训练集和测试集统一归一化大小为64x64像素的形式，并对图像进行平滑和二值化处理。将标签统一成one-hot编码(独热码)格式。对预处理后的图像通过图像水平平移、图像竖直平移和图像旋转等操作进行图片增广，扩充数据集，以便训练出泛化能力更强的模型。
在智能识别模块，通过卷积神经网络进行特征自动提取，主要采用基于改进的Inception_V3结构模型，参见图3所示。使用Inception_V3结构单元实现图像的并行压缩，使得特征表示的尺寸温和减少，从而避免传统卷积结构严重压缩特征表示；使用多层池化单元实现图像的并行压缩，并行整合特征，最大限度提取出具有平移不变性的特征；使用多层过滤器替代大尺寸过滤器，避免冗余参数，加快训练速度，减少计算量；使用批量归一化，对数据内部进行标准化处理，使输出规范化到0到1之间的正态分布，从而保证网络可以以较高的学习速率进行，防止发生梯度***或者弥散现象。
在文字概率预测模块中，采取softmax函数作为分类器进行计算，所输出的模型预测概率为
Figure 863674DEST_PATH_IMAGE002
：
Figure 593864DEST_PATH_IMAGE004
其中，
Figure 435918DEST_PATH_IMAGE002
表示当前实例属于第k类的概率，n表示总类别数，s k(x)表示当前实例x属于第k类的得分，exp(·)表示对括号内元素求指数，
Figure 831127DEST_PATH_IMAGE007
表示实例x关于从1到n的所有类别的得分的指数值的总和，k的范围为1到n，j的范围为1到n。具体的，每一张输入***用来预测的图像(图片)都是一个实例，当前输入***的这张图像(图片)经过前面网络的特征提取到达最后一层，即softmax分类层，然后计算它的属于每个类的概率。所述总类别数在制作分类标签之后获知。参见图4所示为最后一层分类层的示意图，其中Softmax是激活函数，即图中方块σ那部分。所述得分指的是图中的a，a是上一层网络的输出和这一层网络的权重相乘得到的，并不能表示概率，因此需要用softmax归一化到0和1之间，以表示概率。
在深入匹配模块，通过借助传统人工设计特征进行深入匹配。本实施例中，使用传统人工设计特征HOG，利用余弦相似度在预测结果中前三大概率的类别的小范围内进行进一步深入匹配。，
在匹配定位模块，参见图5所示为匹配定位模块的流程图，将标准对照表的内容经行分类操作，同时将输出的识别结果经行分类操作，将识别结果和对照表内容经行同类对比，计算定位概率，确定最终定位位置信息，并输出位置信息和最终检测结果。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。

Claims (8)

1.一种基于深度学习的osd菜单语言自动化检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1:获取osd菜单的图像数据集；
步骤S2:对图像数据集中的图像进行预处理，并通过图像增广扩充数据集；
步骤S3:构建深度神经网络，并对图像数据集经行特征提取；
步骤S4:根据提取的特征通过分类器分类，以实现不同界面不同拍摄环境下osd菜单文字的识别；
步骤S5:利用人工设计特征，使用模板匹配的方法精选辅助训练，对分类器的分类结果进一步分类，获取osd菜单所示文字的识别结果；
步骤S6:利用匹配定位算法，比照标准对照表定位出osd菜单上显示不符标准的地方。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的osd菜单语言自动化检测方法，其特征在于，所述步骤S1具体为：对不同型号显示器利用相机进行拍照，获取osd菜单图像，并针对不同语种的形体进行标注，制作分类标签。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的osd菜单语言自动化检测方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：
步骤S21:对图像数据集中的图像进行平滑去噪二值化处理，同时将图像归一化成统一大小；
步骤S22:对预处理后的图像进行图像增广以扩充数据集。
4.根据权利要求1所述的基于深度学***平移、竖直平移和旋转。
5.根据权利要求1所述的基于深度学***移不变性的特征；采用多层过滤器替代大尺寸过滤器；采用批量归一化，对数据内部进行标准化处理，使输出规范化到0到1之间的正态分布。
6.根据权利要求1所述的基于深度学习的osd菜单语言自动化检测方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：将提取的特征通过分类器分类，实现不同界面不同拍摄环境下osd菜单文字的识别，采取softmax函数作为分类器进行计算，所输出的模型预测概率为
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE002
：
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE004
其中，
Figure RE-404354DEST_PATH_IMAGE002
表示当前实例属于第k类的概率，n表示总类别数，s k(x)表示当前实例x属于第k类的得分，exp(·)表示对括号内元素求指数，
Figure RE-RE-DEST_PATH_IMAGE006
表示实例x关于从1到n的所有类别的得分的指数值的总和，k的范围为1到n，j的范围为1到n。
7.根据权利要求1所述的基于深度学习的osd菜单语言自动化检测方法，其特征在于，所述步骤S6具体为：将识别出的osd菜单结果以文本形式输出，利用优化的匹配定位算法，结合各显示器的菜单标准对照表定位出osd菜单显示不标准的位置所在。
8.一种基于深度学习的osd菜单语言自动化检测***，其特征在于，包括：依次连接的数据输入模块、图像预处理及图像增广模块、智能识别模块、文字概率预测模块、深入匹配和匹配定位模块；
所述数据输入模块，用于获取osd菜单图像数据集并制作分类标签；
所述图像预处理及图像增广模块，用于对图像数据集中的图像进行预处理，并通过图像增广扩充数据集；
所述智能识别模型模块，用于对预处理与图像增广后的图像数据集进行特征提取，以实现不同界面不同拍摄环境下osd菜单文字的识别；
所述文字概率预测模块，用于对提取的特征通过分类器分类，并以概率值的形式由大到小依次输出模型预测结果；
所述深入匹配模块，用于利用人工设计特征，对文字概率预测模块分类结果所限定的指定范围内使用模板匹配的方法进行辅助训练，以对分类器的分类结果进一步分类；
所述匹配定位模块，用于利用优化的匹配定位算法，结合各显示器的菜单标准对照表，在识别结果中定位出osd菜单显示不标准的位置所在。
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