廣州平云小匠科技股份有限公司胡欣鑫獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉廣州平云小匠科技股份有限公司申請的專利單據信息錄入方法、設備和存儲介質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:CN120236297B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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:202510715032.8,技術領域涉及:G06V30/412;該發明授權單據信息錄入方法、設備和存儲介質是由胡欣鑫;譚建亮;彭壽聯;梁穎儀;張芷緣;趙慶林設計研發完成,并于2025-05-30向國家知識產權局提交的專利申請。
本單據信息錄入方法、設備和存儲介質在說明書摘要公布了:本申請公開了一種單據信息錄入方法、設備和存儲介質,本申請涉及電數字數據處理技術領域,所述單據信息錄入方法包括:通過先驗模型提取單據圖像的結構化單據數據,所述先驗模型通過單據布局數據預訓練;將所述結構化單據數據按照字段分窗,生成檢測任務;通過規則引擎校驗所述檢測任務中的目標單據數據,得到語法結果,以及通過知識圖譜校驗所述檢測任務中的目標單據數據,得到語義結果;若所述語法結果以及所述語義結果無誤,將所述目標單據數據存儲至單據數據庫。解決了相關技術專注于文本提取,無法理解上下文邏輯,進而導致單據錄入時,前后內容矛盾等錯誤檢出率低的技術問題,實現了提升錯誤檢測率的技術效果。
本發明授權單據信息錄入方法、設備和存儲介質在權利要求書中公布了:1.一種單據信息錄入方法,其特征在于,所述單據信息錄入方法包括: 確定單據圖像對應的目標二值圖像; 根據知識圖譜中單據布局數據預訓練的先驗模型將所述目標二值圖像分為多個字段區域,所述先驗模型通過單據布局數據預訓練; 對于各所述字段區域,基于雙模態注意力協同的殘差網絡提取出初始字段,其中, , , S為通道注意力,W1是一個權重矩陣,用于對經過全局平均池化后的特征向量進行降維操作,W2是另一個權重矩陣,用于將經過激活函數變換后的低維特征向量再映射回原來的通道維度,δ是代表激活函數,Zavg表示經過特征提取后得到的特征圖在空間維度上進行全局平均池化后的結果,Senhanced是改進后的通道注意力,Mprior是先驗權重,關鍵字段對應通道為1,其余為0,λ是學習權重; 基于知識圖譜中的動態詞典庫規則約束所述初始字段,確定目標字段; 將各所述字段區域提取出的目標字段映射為結構化單據數據; 將所述結構化單據數據按照字段分窗,生成檢測任務; 通過規則引擎校驗所述檢測任務中的目標單據數據,得到語法結果,以及通過知識圖譜校驗所述檢測任務中的目標單據數據,得到語義結果; 若所述語法結果以及所述語義結果無誤,將所述目標單據數據存儲至單據數據庫; 所述通過所述知識圖譜校驗所述檢測任務中的目標單據數據,得到語義結果的步驟,包括: 將所述目標單據數據動態插入至所述知識圖譜,校驗所述目標單據數據的邏輯一致性; 基于所述目標單據數據的超平面投影,推理出所述目標單據數據的環境約束一致性; 根據所述邏輯一致性以及所述環境約束一致性確定所述語義結果。
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