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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳愛莫科技有限公司申請的專利文檔內(nèi)容識別的結(jié)構(gòu)信息優(yōu)化方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120412002B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510918198.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V30/414；該發(fā)明授權(quán)文檔內(nèi)容識別的結(jié)構(gòu)信息優(yōu)化方法是由楊恒;龍濤;謝青芯設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-07-03向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本文檔內(nèi)容識別的結(jié)構(gòu)信息優(yōu)化方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了文檔內(nèi)容識別的結(jié)構(gòu)信息優(yōu)化方法，包括以下步驟：步驟一、獲取專賣許可證的圖片，基于深度學(xué)習(xí)模型提取圖片中所有文字區(qū)域的文本框及其坐標(biāo)與內(nèi)容。本發(fā)明通過K?Means空間聚類算法對文本框坐標(biāo)動態(tài)聚類，配合列平移與滾動機(jī)制，解決了印刷設(shè)備誤差等導(dǎo)致的文字錯位問題，確保信息提取時字段與值的準(zhǔn)確對應(yīng)；借助PaddleOCR定制訓(xùn)練提升文本檢測精度，結(jié)合Sentence?BERT構(gòu)建語義匹配模型及語義連貫性校驗，解決了印刷缺失等導(dǎo)致的信息缺失問題，保障了信息管理及監(jiān)管的準(zhǔn)確性與效率；通過摒棄傳統(tǒng)固定位置方法，采用動態(tài)聚類與排序、語義+空間雙重匹配，適應(yīng)不同版式和錯位場景，解決了現(xiàn)有技術(shù)難以處理印刷錯位的問題。

本發(fā)明授權(quán)文檔內(nèi)容識別的結(jié)構(gòu)信息優(yōu)化方法在權(quán)利要求書中公布了：1.文檔內(nèi)容識別的結(jié)構(gòu)信息優(yōu)化方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取專賣許可證的圖片，基于深度學(xué)習(xí)模型提取圖片中所有文字區(qū)域的文本框及其坐標(biāo)與內(nèi)容； 對提取的所有文本框進(jìn)行處理，刪除屬于許可證名稱的文本框，并利用K-Means空間聚類算法，根據(jù)剩余文本框的坐標(biāo)將其分配到左列和右列； 基于聚類后的每列文本框，根據(jù)其y值對文本框從上到下進(jìn)行排序，獲得兩列有序排列的文本框及其文字內(nèi)容； 在獲得的每列內(nèi)部，對相鄰文本框的垂直距離進(jìn)行判斷，若兩者y軸間距低于設(shè)定閾值，則將其文字內(nèi)容合并為同一字段的連續(xù)部分； 基于Sentence-BERT，從現(xiàn)場采集的許可證圖片中提取字段對，構(gòu)建語義匹配數(shù)據(jù)集，訓(xùn)練獲得語義匹配模型； 將左右列作為字段名與值的配對組，計算字段名與候選值的語義相似度，選擇最高者為初始匹配； 若相似度超過閾值，以匹配行為錨點平移第二列，對齊匹配起點； 逐行匹配后續(xù)字段，若連續(xù)失敗則滾動第二列重新匹配，輸出成功匹配的字段對。

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