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龙图腾网获悉厦门海洋职业技术学院申请的专利基于机器学习的财务票据智能识别与核验方法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：CN120612190B 。

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：202511126228.X，技术领域涉及：G06Q40/12；该发明授权基于机器学习的财务票据智能识别与核验方法是由董静;吕彩凤设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的财务票据智能识别与核验方法在说明书摘要公布了：本发明涉及票据智能核验技术领域，公开了基于机器学习的财务票据智能识别与核验方法。该方法实时获取财务票据原始图像数据流，监控输入票据数量总量并判断是否超过系统处理安全阈值；超限时，用机器学习算法处理票据图像特征元素生成特征交互图以评估潜在错误风险等级，应用信号分解技术分析背景噪声分布模式，重构噪声动态特性模型并计算其对关键区域的干扰程度指标；依据上述等级和指标决策是否启动整体核验优化流程；启动时，解析各票据图像识别路径属性数据生成识别复杂因子，据此计算核验优先级值并排序输出核验序列。该方法能提升财务票据识别与核验的准确性和效率，优化处理流程。

本发明授权基于机器学习的财务票据智能识别与核验方法在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的财务票据智能识别与核验方法，其特征在于，所述方法包括： 实时获取财务票据的原始图像数据流，通过图像采集设备监控输入票据的数量总量，判断所述数量总量是否超出预设的系统处理安全阈值； 当所述数量总量超出系统处理安全阈值时，采用机器学习算法处理票据图像的特征元素，生成特征交互图，并基于特征交互图评估票据识别过程中的潜在错误风险等级； 应用信号分解技术分析票据图像背景噪声的分布模式，重构噪声动态特性模型，并基于噪声动态特性模型计算背景噪声对票据关键区域的干扰程度指标； 依据所述潜在错误风险等级和所述干扰程度指标，决策是否启动整体票据核验优化流程； 当决策启动整体票据核验优化流程时，针对每个独立票据图像，解析其识别路径的属性数据，生成每个票据的识别复杂因子； 基于每个票据的识别复杂因子，计算每个票据的核验优先级值，并根据核验优先级值排序输出核验序列； 所述采用机器学习算法处理票据图像的特征元素，生成特征交互图，并基于特征交互图评估票据识别过程中的潜在错误风险等级，具体包括： 提取预处理后的票据图像特征向量，所述预处理后的票据图像特征向量通过边缘增强算法和特征降维技术获得； 输入预处理后的票据图像特征向量至深度神经网络模型，训练模型生成多维特征交互图； 分析多维特征交互图中特征元素间的关联强度矩阵，计算关联异常概率； 依据关联异常概率，量化潜在错误风险等级； 所述应用信号分解技术分析票据图像背景噪声的分布模式，重构噪声动态特性模型，并基于噪声动态特性模型计算背景噪声对票据关键区域的干扰程度指标，具体包括： 对去噪后的票据图像执行频域转换操作，提取噪声频谱分布数据； 采用多尺度分解算法处理噪声频谱分布数据，构建时空噪声动态特性模型； 解析时空噪声动态特性模型中的噪声强度变化曲线，生成关键区域干扰评估值； 基于关键区域干扰评估值，输出干扰程度指标； 所述针对每个独立票据图像，解析其识别路径的属性数据，生成每个票据的识别复杂因子，具体包括： 计算每个票据图像与其他票据图像的特征相似度差异值； 识别特征相似度差异值中的冲突区域分布图，标记低清晰度区域坐标； 整合冲突区域分布图中的区域数量和严重程度参数，生成识别路径属性数据集； 基于识别路径属性数据集，计算识别复杂因子。

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