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龙图腾网获悉南京大学;江苏图客机器人有限公司申请的专利一种基于深度学习的手写字擦除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：CN114708601B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202210401782.4，技术领域涉及：G06V30/412；该发明授权一种基于深度学习的手写字擦除方法是由陈力军;刘佳;赖慧慧;陈星宇;鄢伟设计研发完成，并于2022-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的手写字擦除方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的手写字擦除方法。该方法针对文档图像进行手写字擦除，使用卷积神经网络模型，在保留印刷字与背景图像细节的同时，识别手写字区域并自动填补合适的像素值。其中，卷积神经网络模型引入跳跃连接，将网络浅层特征与深层语义信息结合，增强图像细节生成效果；采用可变形卷积方法，让网络自适应调节卷积采样位置，提高不同形状尺寸的手写字迹擦除效果；通过注意力机制，引导网络关注手写字区域的特征提取，提高分辨手写字与印刷内容的能力，减弱复杂背景对擦除效果的影响。

本发明授权一种基于深度学习的手写字擦除方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的手写字擦除方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1，制作训练样本，包括含有手写字和印刷内容的原始图、手写字和印刷内容逐像素分类的掩码图以及只含有印刷内容的目标图； 步骤2，建立深度学习模型； 步骤3，将训练样本预处理后，送入深度学习模型进行训练，训练过程包括：输入训练样本中的原始图，输出掩码生成图和目标生成图；计算损失，优化模型参数；重复训练直至模型收敛，得到训练完成后的深度学习模型； 步骤4，获取需要去除手写字的文档图像； 步骤5，将需要去除手写字的文档图像输入训练完成后的深度学习模型，得到去除手写字后的图像，完成基于深度学习的手写字擦除； 其中，步骤3中，所述计算损失的方法包括：使用SmoothL1损失函数计算目标图损失，使用Dice损失函数计算掩码图损失，目标图损失和掩码图损失相加得到总损失loss，计算方法包括： 其中，imgorigin表示原始图，imgmask表示掩码图，imgtarget表示目标图，带顶线标注的变量表示对应的预测结果，表示掩码生成模块M生成的掩码图，表示通过第一阶段图像生成模块G1和第二阶段图像生成模块G2输出的目标图； 掩码图损失计算方法为： 目标图损失计算方法包括： 其中，Y、分别表示同分辨率的两张图，每张图有n个像素值，yi和分别表示Y和中的第i个像素值，smoothl1函数用于度量两个值的距离，y和分别表示被度量的两个值，β取0.5。

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