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龙图腾网获悉成都哈瑞特医疗科技有限公司申请的专利一种基于多模态距离协同优化的OCR弯曲文档矫正性能检测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：CN120356228B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202510489281.X，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权一种基于多模态距离协同优化的OCR弯曲文档矫正性能检测方法是由张昶;姜博怀设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态距离协同优化的OCR弯曲文档矫正性能检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态距离协同优化的OCR弯曲文档矫正性能检测方法，涉及计算机视觉及图像处理领域，包括以下步骤：S1、构造代价矩阵；S2、最优匹配计算；S3、性能评估；通过融合几何距离与文本相似度的加权代价矩阵，结合匈牙利算法实现最优匹配，并支持动态参数调整与异常数据处理，以精准量化畸变校正算法对OCR识别效果的提升或退化。

本发明授权一种基于多模态距离协同优化的OCR弯曲文档矫正性能检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态距离协同优化的OCR弯曲文档矫正性能检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、构造代价矩阵：对畸变校正后的图像，检测原始图像中的OCR文本框集合B和畸变校正后图像的OCR文本框集合D，计算每个原始文本框bi与畸变校正后文本框dj之间的多模态匹配代价Cij，i∈{1,m}，j∈{1,n}，m和n分别为畸变校正前后的文本框数量； 所述多模态匹配代价由几何距离和文本相似度距离加权组成，公式为： ； 其中，α和β为权重系数，且α+β=1，dgeom表示文本框间的几何距离，通过归一化编辑距离计算得到的文本相似度距离dtext； 所述权重系数α和β根据实际应用场景动态调整，具体通过以下步骤实现： a基于历史匹配数据训练回归模型，预测最优权重组合； b根据用户输入的评估需求，手动调整权重系数； S2、最优匹配计算：基于已构建的代价矩阵基础上，采用匈牙利算法HungarianAlgorithm计算原始文本框集合B与畸变校正后文本框集合D之间的全局最优匹配，并得到对应的最优分配矩阵X； S3、性能评估：根据最优匹配结果，计算匹配率、平均几何误差和平均文本编辑距离，结合预设阈值对畸变校正算法的性能进行定量评估。

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