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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利一种发票文本信息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：CN120088810B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510577886.4，技术领域涉及：G06V30/42；该发明授权一种发票文本信息识别方法及系统是由付爱英;辛成才;曾勍炜;黄冲;邹伟平设计研发完成，并于2025-05-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种发票文本信息识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及发票识别技术领域，尤其是涉及一种发票文本信息识别方法及系统。包括构建基于ParameterNet的动态卷积的YOLOv8模型，将所述ParameterNet中的动态卷积引入主干网络和颈部网络中的C2f模块，以增强YOLOv8模型的特征提取能力；在每一检测头引入部分卷积策略，以降低模型检测头的计算复杂度，根据训练样本对YOLOv8模型进行训练以输出文本区域；构建包括TPS的STN和基于单视觉模型的SVTR，根据STN以矫正识别数据集的形状，通过增加所述局部混合在SVTR中的数量占比以增强局部特征感知能力以及文本信息捕捉能力，最终输出结构化的发票文本信息。本发明增强模型的表达能力，提高文本检测能力及识别效率，增强了模型的局部特征感知能力以及文本信息捕捉能力。

本发明授权一种发票文本信息识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种发票文本信息识别方法，其特征在于，包括： 获取发票图像作为检测数据集，并对发票图像中的关键文本进行标注以得到训练样本； 构建基于ParameterNet的动态卷积的YOLOv8模型，所述YOLOv8模型包括主干网络、颈部网络和多个检测头，将所述ParameterNet中的动态卷积引入所述主干网络和所述颈部网络中的C2f模块，以增强所述YOLOv8模型的特征提取能力； 在每一检测头引入部分卷积策略，以降低模型检测头的计算复杂度，根据所述训练样本对所述YOLOv8模型进行训练以输出训练样本的文本区域； 根据所述文本区域构建发票文本信息识别数据集； 构建文本识别模型，所述文本识别模型包括基于薄板样条插值的空间变换网络和基于单视觉模型的场景文本识别网络，所述基于单视觉模型的场景文本识别网络包括局部混合和全局混合；根据所述空间变换网络以矫正识别数据集的形状，通过增加所述局部混合在所述基于单视觉模型的场景文本识别网络中的数量占比以增强所述基于单视觉模型的场景文本识别网络的局部特征感知能力以及文本信息捕捉能力； 将所述发票文本信息识别数据集输入至所述文本识别模型以输出结构化的发票文本信息。

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南昌大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩区学府大道999号；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”。