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龙图腾网获悉广州像素数据技术股份有限公司申请的专利基于检测和字符切分的大模型答题卡OCR识别方法及系统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：CN121545173B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202610076424.9，技术领域涉及：G06V30/41；该发明授权基于检测和字符切分的大模型答题卡OCR识别方法及系统是由邓磊;龚瑞锋;刘隽曦;庞恺;古竞;范志鸿;巫景武设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于检测和字符切分的大模型答题卡OCR识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及光学字符识别技术领域，具体涉及一种基于检测和字符切分的大模型答题卡OCR识别方法及系统。方法包括：获取答题卡图像并构建微调数据集；基于该数据集微调多模态大模型；将微调后的模型部署至边端设备；执行轻量化文本检测获取每行文本框区域；对过宽的文本行进行字符间隔切分，利用垂直投影算法检测字符间长空白区域并动态确定切分点；将切分后的子图按原始顺序进行高分辨率拼接，生成满足边端设备固定输入尺寸的图像片段；通过大模型进行OCR识别并将字符级识别结果按原始位置重排。本发明实现了大模型在边端设备上对高分辨率答题卡图像的高效处理，解决了显存受限与语义信息丢失的矛盾，显著提升了OCR识别速度与准确率。

本发明授权基于检测和字符切分的大模型答题卡OCR识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于检测和字符切分的大模型答题卡OCR识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取答题卡图像数据集，构建用于OCR识别的微调数据集，所述微调数据集中每个样本包含答题卡图像路径及对应的文本内容标注信息； 基于所述微调数据集对多模态大模型进行微调，得到答题卡专用的OCR识别模型，将所述OCR识别模型转换为边端设备支持的格式后部署至边端设备； 对输入的答题卡图像执行轻量化文本检测，定位答题卡中每行文本内容所在的文本框区域； 针对宽度超过边端设备输入尺寸限制的文本框区域，进行字符间隔切分操作，得到若干子图； 将所述子图按原始文本顺序进行高分辨率拼接，生成符合边端设备固定输入尺寸的图像片段； 将所述图像片段输入部署在边端设备中的OCR识别模型进行OCR识别，获得字符级识别结果； 基于所述字符切分点记录的原始字符位置信息，对所述字符级识别结果进行重排，还原为与答题卡原文本顺序一致的输出结果。

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