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龙图腾网获悉陆泽科技有限公司申请的专利一种非结构化PDF文档智能解析方法、装置、设备及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：CN120747992B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202511248022.4，技术领域涉及：G06V30/413；该发明授权一种非结构化PDF文档智能解析方法、装置、设备及介质是由杨玉麟;杨守威;刘向东设计研发完成，并于2025-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种非结构化PDF文档智能解析方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种非结构化PDF文档智能解析方法、装置、设备及介质，涉及文档解析领域，该方法包括：获取待解析的PDF文档，并解析PDF文档中的页面元素，生成文档元数据字典；若PDF文档中未包含可提取文本，则将PDF文档转换为图像并进行光学字符识别，生成第一结构化数据；若PDF文档中包含可提取文本，则判断PDF文档中是否包含表格；若PDF文档中不包含表格，则采用PDFMiner提取文本，生成第二结构化数据；若PDF文档中包含表格，则根据文档元数据字典对PDF文档进行多模态特征提取及特征融合，得到多模态融合特征，并根据多模态融合特征生成第三结构化数据；本申请提高了PDF文档的解析精度及效率。

本发明授权一种非结构化PDF文档智能解析方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种非结构化PDF文档智能解析方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待解析的PDF文档，并解析所述PDF文档中的页面元素，生成文档元数据字典；所述文档元数据字典中包括页面数量及元素分布； 基于所述文档元数据字典，判断所述PDF文档中是否包含可提取文本； 若所述PDF文档中未包含可提取文本，则将所述PDF文档转换为图像，并进行光学字符识别，生成第一结构化数据； 若所述PDF文档中包含可提取文本，则采用传统视觉方法及深度学习算法判断所述PDF文档中是否包含表格，具体包括：采用OpenCV边缘检测算法和霍夫变换筛选所述PDF文档中的水平线条，并计算水平线条密度；采用深度学习算法对所述非结构化PDF文档进行目标检测，确定表格检测结果；所述表格检测结果包括表格边界框、置信度及类别标签；根据所述水平线条密度及所述表格检测结果，判断所述PDF文档中是否包含表格； 若所述PDF文档中不包含表格，则采用PDFMiner提取文本，生成第二结构化数据； 若所述PDF文档中包含表格，则根据所述文档元数据字典，对所述PDF文档进行多模态特征提取及特征融合，得到多模态融合特征，并根据所述多模态融合特征生成第三结构化数据；其中，所述第一结构化数据、所述第二结构化数据或所述第三结构化数据为所述PDF文档的解析结果； 其中，根据所述文档元数据字典，对所述PDF文档进行多模态特征提取及特征融合，得到多模态融合特征，具体包括： 根据所述文档元数据字典，对所述PDF文档进行文本语义标记、图像分块校准及坐标校准处理，得到预处理文本语义数据、预处理图像数据及预处理坐标数据； 分别对所述预处理文本语义数据、所述预处理图像数据及所述预处理坐标数据进行特征提取，得到文本语义向量、视觉特征向量及坐标特征向量； 采用三模态交叉注意力机制，对所述文本语义向量、所述视觉特征向量及所述坐标特征向量进行跨模态注意力融合，量化文本与视觉元素的语义-空间关联度； 根据所述语义-空间关联度、所述文本语义向量、所述视觉特征向量及所述坐标特征向量，采用预先训练的神经网络模型，动态调节文本、视觉及坐标的权重，得到文本权重、视觉权重及坐标权重； 根据所述文本权重、所述视觉权重及所述坐标权重，对所述文本语义向量、所述视觉特征向量及所述坐标特征向量进行加权求和，得到多模态融合特征。

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