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龍圖騰網(wǎng)獲悉廣州啟辰電子科技有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利面向題庫(kù)建設(shè)的高效文檔版面分析方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119992579B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23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(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510113074.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V30/413；該發(fā)明授權(quán)面向題庫(kù)建設(shè)的高效文檔版面分析方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)是由周家齊;龔夢(mèng)帥;馬震遠(yuǎn);馬千里設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-23向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本面向題庫(kù)建設(shè)的高效文檔版面分析方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種面向題庫(kù)建設(shè)的高效文檔版面分析方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，適用于題庫(kù)建設(shè)，分析方法步驟如下：掃描不同學(xué)科試卷、教材配套習(xí)題、書(shū)籍的文檔圖像，并預(yù)處理得到無(wú)傾斜的掃描文檔圖像；標(biāo)注掃描文檔圖像中各元素的相對(duì)位置和類(lèi)別標(biāo)簽得到文檔數(shù)據(jù)集；采用文檔數(shù)據(jù)集對(duì)文檔版面目標(biāo)檢測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練；將待檢測(cè)的圖像輸入到經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的文檔版面目標(biāo)檢測(cè)模型中，檢測(cè)包括題目、圖形和表格在內(nèi)的前景內(nèi)容，并輸出版面元素的識(shí)別結(jié)果。本發(fā)明在提升前景內(nèi)容檢測(cè)精度的同時(shí)，提高了文檔版面目標(biāo)檢測(cè)模型的推理速度，實(shí)現(xiàn)了對(duì)不同學(xué)科試卷和教材習(xí)題中的各類(lèi)元素的準(zhǔn)確識(shí)別，為題庫(kù)建設(shè)等應(yīng)用提供了高效的解決方案。

本發(fā)明授權(quán)面向題庫(kù)建設(shè)的高效文檔版面分析方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種面向題庫(kù)建設(shè)的高效文檔版面分析方法，其特征在于，所述高效文檔版面分析方法包括以下步驟： S1、掃描不同學(xué)科試卷、教材配套習(xí)題、書(shū)籍的文檔圖像，并預(yù)處理得到無(wú)傾斜的掃描文檔圖像； S2、標(biāo)注掃描文檔圖像中題目和圖表的相對(duì)位置及類(lèi)別標(biāo)簽，得到文檔數(shù)據(jù)集； S3、采用文檔數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練得到文檔版面目標(biāo)檢測(cè)模型；所述文檔版面目標(biāo)檢測(cè)模型包括依次順序連接的輕量級(jí)特征提取網(wǎng)絡(luò)、特征編碼器和檢測(cè)頭； 所述輕量級(jí)特征提取網(wǎng)絡(luò)包括主干路徑、分支路徑和動(dòng)態(tài)多尺度融合模塊，其中，主干路徑和分支路徑分別從輸入圖像中提取淺層特征，淺層特征包括邊緣特征、紋理特征、顏色特征；動(dòng)態(tài)多尺度融合模塊通過(guò)動(dòng)態(tài)融合策略對(duì)來(lái)自主干路徑和分支路徑的淺層特征進(jìn)行多尺度信息整合得到最終融合的特征圖X； 所述特征編碼器包括依次順序連接的多尺度信息交互模塊和雙卷積注意力模塊,多尺度信息交互模塊包含8層多頭注意力，用于捕獲特征圖中不同頻率的信息關(guān)系，雙卷積注意力模塊包含2個(gè)卷積和2個(gè)注意力機(jī)制，用于同時(shí)建模全局特征和局部特征，去除文檔圖像噪聲；把特征編碼器記作函數(shù)G，定義如下：其中特征圖X具有c個(gè)輸入通道，為輸出特征圖，表示經(jīng)過(guò)多尺度信息交互模塊和雙卷積注意力模塊處理后的特征表示；所述檢測(cè)頭對(duì)輸出特征圖進(jìn)行特征不確定性最小查詢(xún)選擇操作，計(jì)算定位預(yù)測(cè)分布P與分類(lèi)預(yù)測(cè)分布C之間的差異，公式如下： 其中，為特征編碼器的輸出特征圖，表示輸入圖像經(jīng)過(guò)特征編碼器處理后的特征表示，，D表示特征的維度，表示特征編碼器特征在定位任務(wù)中的預(yù)測(cè)分布，表示特征編碼器特征在分類(lèi)任務(wù)中的預(yù)測(cè)分布，符號(hào)“”表示求2范數(shù)，是特征不確定性，定義為定位預(yù)測(cè)分布和分類(lèi)預(yù)測(cè)分布之間的差異，反映查詢(xún)特征的不確定性，表示文檔版面目標(biāo)檢測(cè)模型對(duì)輸入數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)結(jié)果，表示輸入數(shù)據(jù)的真實(shí)標(biāo)簽，包括真實(shí)類(lèi)別和真實(shí)邊界框，表示模型在定位任務(wù)中的輸出邊界框，表示輸入數(shù)據(jù)的真實(shí)邊界框，表示模型在分類(lèi)任務(wù)中的輸出類(lèi)別，表示輸入數(shù)據(jù)的真實(shí)類(lèi)別標(biāo)簽，表示預(yù)測(cè)邊界框和真實(shí)邊界框之間的差異，表示預(yù)測(cè)類(lèi)別和真實(shí)類(lèi)別之間的差異，定義如下： 其中，表示邊界框的中心坐標(biāo)，分別表示邊界框的寬度和高度，表示邊界框參數(shù)的索引，表示當(dāng)誤差的絕對(duì)值小于1時(shí)，損失為誤差的平方的一半,當(dāng)誤差的絕對(duì)值大于或等于1時(shí)，損失為誤差的絕對(duì)值減去0.5，表示類(lèi)別標(biāo)簽參數(shù)的索引，是類(lèi)別數(shù)；S4、將待檢測(cè)的圖像輸入到經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的文檔版面目標(biāo)檢測(cè)模型中，檢測(cè)包括題目、圖形和表格在內(nèi)的前景內(nèi)容，并輸出版面元素的識(shí)別結(jié)果。

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