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龙图腾网恭喜新加坡国立大学;苏州工业园区新国大研究院申请的专利基于人工智能的辅助判读方法、装置、终端和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：CN111833991B 。

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：201910324859.0，技术领域涉及：G16H30/00；该发明授权基于人工智能的辅助判读方法、装置、终端和存储介质是由郭永新;郭英凯;王博设计研发完成，并于2019-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的辅助判读方法、装置、终端和存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于人工智能的辅助判读方法、装置、终端和存储介质。基于人工智能的辅助判读方法包括：初始化第一卷积神经网络的参数、第二卷积神经网络的参数及GRU循环神经网络的参数；获取待判读图像信息，并进行预处理；使用第一卷积神经网络进行初步处理，得到待判读图像信息的初步特征矢量及分类待判读图像序列；提取灰度特征的拉普拉斯特征和黑塞矩阵特征，并使用第二卷积神经网络处理拉普拉斯特征和所述黑塞矩阵特征，分别得到拉普拉斯特征矢量和黑塞矩阵特征矢量；融合拉普拉斯特征矢量、黑塞矩阵特征矢量及初步特征矢量形成组合特征矢量，并采用GRU循环神经网络对组合特征矢量进行处理；以及展示处理结果用于辅助判读，并存储判读结果。

本发明授权基于人工智能的辅助判读方法、装置、终端和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的辅助判读方法，包括： 提供初始训练数据库，所述初始训练数据库包括具有判读标注的标注图像信息； 获取所述标注图像信息，并进行预处理； 使用训练卷积神经网络对经过预处理的所述标注图像信息进行处理，得到第一卷积神经网络的参数及标注特征矢量及分类标注图像序列； 提取所述分类标注图像序列的标注灰度特征，分别提取所述标注灰度特征的标注拉普拉斯特征和标注黑塞矩阵特征，并使用所述训练卷积神经网络对所述标注拉普拉斯特征和所述标注黑塞矩阵特征进行处理，得到第二卷积神经网络的参数及标注拉普拉斯特征矢量和标注黑塞矩阵特征矢量； 融合所述标注拉普拉斯特征矢量、所述标注黑塞矩阵特征矢量及所述标注特征矢量形成特征矩阵，并将所述特征矩阵整量化并采用GRU循环神经网络对所述特征矩阵进行处理，得到所述GRU循环神经网络的参数； 获取待判读图像信息，并进行预处理； 使用所述第一卷积神经网络对经过预处理的所述待判读图像信息进行初步处理，得到待判读图像信息的初步特征矢量及分类待判读图像序列； 提取所述分类待判读图像序列的灰度特征，分别提取所述灰度特征的拉普拉斯特征和黑塞矩阵特征，并使用所述第二卷积神经网络处理所述拉普拉斯特征和所述黑塞矩阵特征，分别得到拉普拉斯特征矢量和黑塞矩阵特征矢量； 融合所述拉普拉斯特征矢量、所述黑塞矩阵特征矢量及所述初步特征矢量形成组合特征矢量，并采用所述GRU循环神经网络对所述组合特征矢量进行处理；以及 展示处理结果用于辅助判读，并存储判读结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人新加坡国立大学;苏州工业园区新国大研究院，其通讯地址为：新加坡肯特岗；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。