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龙图腾网获悉珠海盈米基金销售有限公司申请的专利基金持仓图片识别方法、装置、计算机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：CN120375391B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202510462400.2，技术领域涉及：G06V30/26；该发明授权基金持仓图片识别方法、装置、计算机设备及存储介质是由陈彪;吴珂皓;徐聪;邹思佳;李明亮;谭李慧;丁正灏;郭敏;容明沛;吕杨斌设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基金持仓图片识别方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及金融科技技术领域，公开了基金持仓图片识别方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取基金持仓图片；对基金持仓图片进行图像识别，提取基金持仓图片中的文本信息；对文本信息进行语义分析，提取文本信息中的初始基金持仓信息；基于查询匹配规则和预先构建的数据索引对初始基金持仓信息进行数据验证和纠错后，得到最终基金持仓信息。本发明提高了文字识别的准确性，实现了数据的有效整合，使得基金持仓信息的整合能力提高，解决了基金持仓图片识别不准确和数据整合能力差的问题。

本发明授权基金持仓图片识别方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基金持仓图片识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取基金持仓图片； 对所述基金持仓图片进行图像识别，提取所述基金持仓图片中的文本信息； 对所述基金持仓图片进行图像识别，提取所述基金持仓图片中的文本信息，包括： 对所述基金持仓图片进行灰度化、降噪处理以及倾斜校正的预处理； 采用文字连通域分析对预处理后的图片进行文字定位，得到文字区域； 对所述文字区域进行多维度字符特征识别和分类，得到文字区域对应的字符特征； 采用拼写检查技术校正所述字符特征，并将校正后的字符特征按照预设数据格式进行输出，得到所述基金持仓图片中的文本信息； 所述多维度字符特征包括结构特征、统计特征和深度学习特征； 对所述文字区域进行多维度字符特征识别，得到文字区域对应的字符特征，包括： 对所述文字区域进行结构特征、统计特征和深度学习特征的识别，得到不同类别的字符特征； 基于不同类别的字符特征执行模版匹配操作、基金名称和基金金额区分识别操作和或深度学习识别操作，得到文字区域对应的字符特征；其中，基于模板匹配的识别，包括：对标准字体的基金持仓文字，即基金名称和金额数字，采用模板匹配的方法；将提取的字符特征与预先存储的字符模板进行匹配，计算相似度，以确定字符类别，相似度计算公式如下： ； 其中，表示相关系数，fˉ和tˉ分别是提取的特征向量和模板特征向量的均值；相关系数越接近1，相似度越高； 深度学习识别操作是指利用预训练的深度学习模型进行字符识别；将提取的文字特征或整个文字区域直接输入到深度学习模型中，模型输出字符的概率分布，选择概率最高的字符类别作为识别结果； 对所述文本信息进行语义分析，提取所述文本信息中的初始基金持仓信息；对所述文本信息进行语义分析，提取所述文本信息中的初始基金持仓信息，包括： 对所述文本信息进行文本去噪、去除无关信息以及统一数据格式的预处理； 根据预设任务目标提取预处理后文本信息中的关键信息，并将所述关键信息转换为提示词； 将所述预处理后文本信息和提示输入至预设深度学习模型中，输出待验证基金持仓信息； 将所述待验证基金持仓信息进行验证纠错后处理，得到与预设任务目标对应的初始基金持仓信息；所述初始基金持仓信息包括基金代码、基金名称、基金公司、持仓金额和持仓比例； 基于查询匹配规则和预先构建的数据索引对所述初始基金持仓信息进行数据验证和纠错后，得到最终基金持仓信息；所述基于查询匹配规则和预先构建的数据索引对所述初始基金持仓信息进行数据验证和纠错后，得到最终基金持仓信息，包括： 基于预先构建的数据索引对所述初始基金持仓信息进行存储； 获取待查询基金持仓图片的实际基金持仓信息，并基于数据核实需求构建查询语句； 基于查询语句、查询匹配规则和实际基金持仓信息对初始基金持仓信息进行验证和纠错，或基于查询语句、查询匹配规则和金融词汇字典对初始基金持仓信息进行验证和纠错，得到最终基金持仓信息。

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