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龙图腾网获悉北京航星永志科技有限公司申请的专利基于轻量级的文档关键信息提取方法、装置、设备及存储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：CN120164225B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510270422.9，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权基于轻量级的文档关键信息提取方法、装置、设备及存储介质是由李玲设计研发完成，并于2025-03-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轻量级的文档关键信息提取方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于轻量级的文档关键信息提取方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域。该方法包括：获取初始文档的初始文档图像，对初始文档图像进行预处理，确定预处理文档图像；将预处理文档图像输入训练好的文本检测分类模型进行处理，输出文本位置信息和对应的文本分类信息；基于文本位置信息和文本分类信息，对初始文档进行文本识别处理，得到与初始文档对应的目标文本内容；其中，所述预处理至少包括图像形式处理和图像分类处理。本发明提供的实施例用以解决现有技术中在提取文档关键信息时效率低下，计算成本较高的缺陷，实现通过文本检测分类模型提前确定要识别的文档文本信息，可以高效率、低成本的提取文档的目标文本内容。

本发明授权基于轻量级的文档关键信息提取方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量级的文档关键信息提取方法，其特征在于，包括： 获取初始文档的初始文档图像，并对所述初始文档图像进行预处理，确定预处理文档图像； 将所述预处理文档图像输入训练好的文本检测分类模型进行处理，输出文本位置信息和对应的文本分类信息； 基于所述文本位置信息和所述文本分类信息，对所述初始文档进行文本识别处理，得到与所述初始文档对应的目标文本内容； 其中，所述预处理至少包括图像形式处理和图像分类处理；所述文本检测分类模型为利用大量的文档图像训练样本对轻量级神经网络进行训练得到的； 所述训练好的文本检测分类模型的确定步骤包括： 对所述文档图像训练样本进行特征提取处理，提取得到多层次特征图； 融合不同层次的特征图，得到融合特征图，并基于计算文本框类别的分类特征图，更新所述融合特征图，生成检测分类特征图； 对所述检测分类特征图依次进行卷积处理和分支处理，得到优化后的概率图、阈值图、分类图； 基于所述概率图、所述阈值图、所述分类图和联合损失函数，对所述轻量级神经网络进行多次学习训练处理，得到训练好的文本检测分类模型； 由检测损失和联合损失组成的所述联合损失函数的公式为： L＝Ls+α*Lb+β*Lt+Lc 其中，L为联合损失函数，Lc表示所述分类图对应的损失，Lt为所述阈值图的损失，Lb为近似二值化图对应的损失，Ls为所述概率图的损失，α、β为常数值；所述近似二值化图为对所述阈值图和所述概率图进行可微分二值化计算得到的。

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