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龙图腾网获悉深圳市跨越速运有限公司申请的专利基于深度学习的回单签名位置与角度智能识别方法及装置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：CN120411978B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510921079.X，技术领域涉及：G06V30/146；该发明授权基于深度学习的回单签名位置与角度智能识别方法及装置是由徐栋设计研发完成，并于2025-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的回单签名位置与角度智能识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请涉及图像处理技术领域，具体公开了一种基于深度学习的回单签名位置与角度智能识别方法及装置，方法包括：获取原始回单图像，对原始回单图像进行数据增强处理获取样本回单图像；将样本回单图像输入预设的深度学习分类模型进行粗分类，对粗分类对应的分类结果进行角度细调，输出精确角度校正参数；对角度校正后的样本回单图像进行文本提取，根据文本提取结果与预设的签名区域关键词进行匹配，实现对样本回单图像中签名区域的粗定位，输出粗定位区域；对粗定位区域进行搜索，生成候选签名区域框，合并多个候选签名区域框对应的重叠候选框，并利用边界回归优化候选签名区域框的坐标，输出样本回单图像对应的签名位置坐标及运单角度。

本发明授权基于深度学习的回单签名位置与角度智能识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的回单签名位置与角度智能识别方法，其特征在于，包括： 获取原始回单图像，对所述原始回单图像进行数据增强处理，所述数据增强处理包括明亮度变换、色域变换以及图像混合以获取样本回单图像，其中所述图像混合通过随机混合所述原始回单图像对应的两张图像并标注标签比例； 将所述样本回单图像输入预设的深度学习分类模型进行粗分类，对粗分类对应的分类结果进行±10°范围内的角度细调，输出样本回单图像对应的精确角度校正参数，包括：根据边缘检测算法对所述样本回单图像进行主体区域筛选，获取运单主体轮廓区域；将所述主体轮廓区域输入预设的深度学习分类模型进行粗分类，获取0°、90°、180°、270°四分类角度标签；基于粗分类结果，对所述样本回单图像的文本行方向进行检测，通过网络输出的文本框倾斜角度参数，在粗分类角度基础上进行±10°范围内的角度偏移校正，生成包含旋转矩阵的精确角度校正参数； 完成对所述样本回单图像的角度校正； 对角度校正后的样本回单图像进行文本提取，根据文本提取结果与预设的签名区域关键词进行匹配，实现对所述样本回单图像中签名区域的粗定位，输出粗定位区域，包括：对角度校正后的样本回单图像进行文本提取及坐标定位，生成包含文本内容及位置坐标的文本框集合；通过NLP技术对所述文本框集合中的文本内容进行语义分析，匹配预设签名区域关键词，根据匹配成功的文本框坐标，结合预设的关键词关联区域偏移量，生成初始签名区域候选框作为所述粗定位区域； 采用多尺度滑动窗口结合模板匹配算法对粗定位区域进行搜索，生成候选签名区域框，包括：对所述粗定位区域采用多尺度滑动窗口进行遍历，窗口尺度覆盖预设签名常见尺寸范围，步长设置为窗口尺寸的14；在每个滑动窗口内，利用预设的签名区域模板进行模板匹配，计算匹配相似度得分；当相似度得分超过预设阈值时，以当前窗口坐标生成候选签名区域框；引入空间注意力机制对滑动窗口区域的特征进行权重分配，增强对签名笔迹边缘、纹理的响应，抑制背景噪声干扰；通过非极大值抑制合并多个所述候选签名区域框对应的重叠候选框，并利用边界回归优化所述候选签名区域框的坐标，输出所述样本回单图像对应的签名位置坐标及运单角度。

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