宁波大学李振涛获国家专利权
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龙图腾网获悉宁波大学申请的专利基于多尺度对齐的表格结构识别方法及系统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：CN118942103B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202410623263.1，技术领域涉及：G06V30/412；该发明授权基于多尺度对齐的表格结构识别方法及系统是由李振涛;彭田宝;辛宇设计研发完成，并于2024-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多尺度对齐的表格结构识别方法及系统在说明书摘要公布了：基于多尺度对齐的表格结构识别方法及系统，属于OCR技术领域，解决了现有的表格结构识别方法存在的：泛化能力有所欠缺等问题。所述方法包括：获取原始表格数据、标注数据及表格图像，并进行预处理，得到训练集；构建多尺度对齐表格结构识别模型；采用所述训练集训练所述多尺度对齐表格结构识别模型，得到训练后的多尺度对齐表格结构识别模型，采用所述训练后的多尺度对齐表格结构识别模型处理待识别的表格，得到表格结构识别结果。本发明适用于文本搜索、表格识别场景。
本发明授权基于多尺度对齐的表格结构识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多尺度对齐的表格结构识别方法，其特征在于，所述方法包括： S1：获取原始表格数据、标注及表格图像，并进行预处理，得到训练集； S2：构建多尺度对齐表格结构识别模型，包括： S2.1：对表格图像进行行特征提取和列特征提取，识别表格的行列区域，将表格拆分为网格结构； S2.2：构建行列特征金字塔，获得所述网格结构中的每个网格单元的特征映射； S2.3：识别并恢复合并单元格； S3：采用所述训练集训练所述多尺度对齐表格结构识别模型，得到训练后的多尺度对齐表格结构识别模型，采用所述训练后的多尺度对齐表格结构识别模型处理待识别的表格，得到表格结构识别结果； 所述S2.2包括： S2.2.1：基于FPN网络的构建方法，对行特征和列特征构建特征金字塔网络，从低到高提取行特征和列特征； S2.2.2：根据每个网格单元的尺寸将得到的行特征和列特征映射到对应的行金字塔特征层级以及列特征金字塔层级，并得到对应的特征嵌入； S2.2.3：组合每个网格单元的行方向特征以及列方向特征，得到每个网格单元的特征映射。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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