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龙图腾网获悉深圳集智数字科技有限公司申请的专利表格结构提取方法、装置、电子设备及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114332890B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111485595.0，技术领域涉及：G06V30/412；该发明授权表格结构提取方法、装置、电子设备及存储介质是由蒋召;黄泽元;杨战波;祁晓婷设计研发完成，并于2021-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本表格结构提取方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本说明书实施例提供一种表格结构提取方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：利用多尺度图像超分网络对原始图像进行预处理得到具有不同尺度特征的特征图，并利用预定的级联表格检测网络对特征图进行检测，得到每个特征图中目标框的位置以及置信度评分；基于目标框对应的位置以及置信度评分，分别对每个特征图中的目标框执行裁剪操作，得到每个特征图对应的表格图像；将表格图像作为输入，利用预定的表格内部结构提取算法，对表格图像中的文字执行去除操作，并对去除文字后的表格图像进行处理得到表格内部轮廓，基于表格内部轮廓进行恢复得到表格结构。本公开能够降低表格结构提取的成本，显著的提升表格识别精度、识别准确率以及识别效率。

本发明授权表格结构提取方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种表格结构提取方法，其特征在于，包括： 获取原始图像，利用预定的多尺度图像超分网络对所述原始图像进行预处理得到具有不同尺度特征的特征图，以便将所述原始图像重构为清晰图像； 将所述特征图作为输入，利用预定的级联表格检测网络对所述特征图进行检测，得到每个所述特征图中目标框的位置以及置信度评分，所述目标框中包含表格； 基于所述目标框对应的位置以及置信度评分，分别对每个所述特征图中的所述目标框执行裁剪操作，得到每个所述特征图对应的表格图像； 将所述表格图像作为输入，利用预定的表格内部结构提取算法，对所述表格图像中的文字执行去除操作，并对去除文字后的表格图像进行处理得到表格内部轮廓，基于所述表格内部轮廓执行恢复操作，得到所述表格对应的表格结构； 其中，所述级联表格检测网络中包含特征提取网络、多层级信息融合网络、区域生成网络和预测网络；所述利用预定的级联表格检测网络对所述特征图进行检测，得到每个所述特征图中目标框的位置以及置信度评分，包括： 利用所述特征提取网络对所述特征图进行处理，得到多个第五特征图，所述特征提取网络中包含可变形卷积网络，所述可变形卷积网络用于学习偏移值，利用所述偏移值进行卷积计算； 利用所述多层级信息融合网络将所述第五特征图中的低层信息传递给高层信息，并对所述第五特征图进行信息融合，得到第六特征图； 利用所述区域生成网络对所述第六特征图中的所述目标框进行提取，并将提取出的所述目标框映射到所述第六特征图中； 利用所述预测网络对所述目标框的位置进行修正，并对所述目标框进行置信度评分，将修正后的所述目标框的位置以及所述置信度评分作为所述级联表格检测网络的输出； 所述预定的表格内部结构提取算法为基于OpenCV的表格内部结构提取算法，所述利用预定的表格内部结构提取算法，对所述表格图像中的文字执行去除操作，包括： 对所述表格图像依次执行灰度化及阈值化操作，得到二值化图像，将所述二值化图像进行反色处理，利用非局部平均去噪算法对所述反色处理后得到的二值化图像进行去噪处理，并通过腐蚀算法及膨胀算法将所述去噪处理后得到的表格图像中的文字进行去除； 所述对去除文字后的表格图像进行处理得到表格内部轮廓，基于所述表格内部轮廓执行恢复操作，得到所述表格对应的表格结构，包括： 分别利用水平滤波器和垂直滤波器，对所述去除文字后的表格图像中进行处理，得到所有的水平线条和垂直线条，将所述水平线条和垂直线条进行叠加，得到表格整体轮廓； 利用多层轮廓查找算法获得所述表格整体轮廓中的单元格，并对相邻所述单元格之间的线条进行融合，得到所述表格内部轮廓，根据所述表格内部轮廓以及所述单元格的信息，对所述表格结构进行恢复。

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