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龍圖騰網獲悉深圳市跨越速運有限公司申請的專利基于深度學習的回單簽名位置與角度智能識別方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120411978B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510921079.X，技術領域涉及：G06V30/146；該發明授權基于深度學習的回單簽名位置與角度智能識別方法及裝置是由徐棟設計研發完成，并于2025-07-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的回單簽名位置與角度智能識別方法及裝置在說明書摘要公布了：本申請涉及圖像處理技術領域，具體公開了一種基于深度學習的回單簽名位置與角度智能識別方法及裝置，方法包括：獲取原始回單圖像，對原始回單圖像進行數據增強處理獲取樣本回單圖像；將樣本回單圖像輸入預設的深度學習分類模型進行粗分類，對粗分類對應的分類結果進行角度細調，輸出精確角度校正參數；對角度校正后的樣本回單圖像進行文本提取，根據文本提取結果與預設的簽名區域關鍵詞進行匹配，實現對樣本回單圖像中簽名區域的粗定位，輸出粗定位區域；對粗定位區域進行搜索，生成候選簽名區域框，合并多個候選簽名區域框對應的重疊候選框，并利用邊界回歸優化候選簽名區域框的坐標，輸出樣本回單圖像對應的簽名位置坐標及運單角度。

本發明授權基于深度學習的回單簽名位置與角度智能識別方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的回單簽名位置與角度智能識別方法，其特征在于，包括： 獲取原始回單圖像，對所述原始回單圖像進行數據增強處理，所述數據增強處理包括明亮度變換、色域變換以及圖像混合以獲取樣本回單圖像，其中所述圖像混合通過隨機混合所述原始回單圖像對應的兩張圖像并標注標簽比例； 將所述樣本回單圖像輸入預設的深度學習分類模型進行粗分類，對粗分類對應的分類結果進行±10°范圍內的角度細調，輸出樣本回單圖像對應的精確角度校正參數，包括：根據邊緣檢測算法對所述樣本回單圖像進行主體區域篩選，獲取運單主體輪廓區域；將所述主體輪廓區域輸入預設的深度學習分類模型進行粗分類，獲取0°、90°、180°、270°四分類角度標簽；基于粗分類結果，對所述樣本回單圖像的文本行方向進行檢測，通過網絡輸出的文本框傾斜角度參數，在粗分類角度基礎上進行±10°范圍內的角度偏移校正，生成包含旋轉矩陣的精確角度校正參數； 完成對所述樣本回單圖像的角度校正； 對角度校正后的樣本回單圖像進行文本提取，根據文本提取結果與預設的簽名區域關鍵詞進行匹配，實現對所述樣本回單圖像中簽名區域的粗定位，輸出粗定位區域，包括：對角度校正后的樣本回單圖像進行文本提取及坐標定位，生成包含文本內容及位置坐標的文本框集合；通過NLP技術對所述文本框集合中的文本內容進行語義分析，匹配預設簽名區域關鍵詞，根據匹配成功的文本框坐標，結合預設的關鍵詞關聯區域偏移量，生成初始簽名區域候選框作為所述粗定位區域； 采用多尺度滑動窗口結合模板匹配算法對粗定位區域進行搜索，生成候選簽名區域框，包括：對所述粗定位區域采用多尺度滑動窗口進行遍歷，窗口尺度覆蓋預設簽名常見尺寸范圍，步長設置為窗口尺寸的14；在每個滑動窗口內，利用預設的簽名區域模板進行模板匹配，計算匹配相似度得分；當相似度得分超過預設閾值時，以當前窗口坐標生成候選簽名區域框；引入空間注意力機制對滑動窗口區域的特征進行權重分配，增強對簽名筆跡邊緣、紋理的響應，抑制背景噪聲干擾；通過非極大值抑制合并多個所述候選簽名區域框對應的重疊候選框，并利用邊界回歸優化所述候選簽名區域框的坐標，輸出所述樣本回單圖像對應的簽名位置坐標及運單角度。

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