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龙图腾网获悉天津易泰科技发展有限公司;中国电子口岸数据中心天津分中心申请的专利一种基于深度学习的海关单据文本特征识别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：CN120496113B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510985133.7，技术领域涉及：G06V30/42；该发明授权一种基于深度学习的海关单据文本特征识别方法是由张程;李彤彤;吕哲楠;张弛;张成喆;王玉楠;杨璐;周腾;吴博涵;殷晓萍设计研发完成，并于2025-07-17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海关单据文本特征识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及海关单据文本特征识别领域，尤其涉及一种基于深度学习的海关单据文本特征识别方法，包括：利用实时海关单据文本进行预处理得到海关单据文本特征；根据所述海关单据文本特征基于深度学习建立海关单据文本分类分析模型；利用所述海关单据文本分类分析模型进行反馈调节处理得到海关单据文本特征识别结果，通过同时考虑数据类型、数据容量、文本内容、时间戳及历史数据等多维度特征，建立动态阈值判定体系，提升异常单据识别准确率，同时数据内容分类模型与数据内容分析模型的交叉验证机制，在测试中降低了高风险单据的漏检率，有效解决训练数据冷启动问题。

本发明授权一种基于深度学习的海关单据文本特征识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的海关单据文本特征识别方法，其特征在于，包括： S1、利用实时海关单据文本进行预处理得到海关单据文本特征； S2、根据所述海关单据文本特征基于深度学习建立海关单据文本分类分析模型； S2-1、利用所述海关单据文本特征基于深度学习建立海关单据文本的数据内容分类模型； S2-1-1、利用所述海关单据文本特征的历史海关单据文本对应数据类型与数据容量作为输入，所述海关单据文本特征的历史海关单据文本的文本内容作为输出，基于深度学习进行训练建立初始数据内容分类模型； S2-2、利用所述海关单据文本特征基于深度学习建立海关单据文本的数据内容分析模型； S2-2-3、利用所述海关单据文本特征的文本内容作为输入，所述海关单据文本特征的文本内容对应第一关键词数据集作为输出，基于深度学习进行训练建立初始数据内容分析模型； S2-2-4、利用所述历史海关单据文本的文本内容作为输入，所述历史海关单据文本的文本内容对应第二关键词数据集作为输出，基于深度学习进行训练建立辅助数据内容分析模型； S2-2-5、利用所述初始数据内容分析模型与辅助数据内容分析模型依次建立海关单据文本的数据内容分析模型； S2-3、利用所述海关单据文本的数据内容分类模型与海关单据文本的数据内容分析模型进行交叉优化处理得到海关单据文本分类分析模型； S2-3-1、利用所述实时海关单据文本的数据类型与数据容量输入海关单据文本的数据内容分类模型得到待处理数据内容分类结果； S2-3-2、利用所述待处理数据内容分类结果输入海关单据文本的数据内容分析模型对应初始数据内容分析模型得到待处理初始数据内容分析结果； S2-3-3、利用所述待处理数据内容分类结果输入海关单据文本的数据内容分析模型对应辅助数据内容分析模型得到待处理辅助数据内容分析结果； S2-3-4、判断所述待处理初始数据内容分析结果与待处理辅助数据内容分析结果是否重复，若是，则删除初始数据内容分析模型，利用所述海关单据文本的数据内容分类模型与辅助数据内容分析模型依次建立海关单据文本分类分析模型，否则，执行S2-3-5； S2-3-5、判断当前时刻S2-3-4的执行次数是否为1，若是，则利用所述实时海关单据文本的数据类型与数据容量更新海关单据文本特征的历史海关单据文本对应数据类型与数据容量，并返回S2-1-1，否则，输出待处理初始数据内容分析结果与待处理辅助数据内容分析结果，并结束处理； S3、利用所述海关单据文本分类分析模型进行反馈调节处理得到海关单据文本特征识别结果； S3-1、利用所述海关单据文本分类分析模型获取初始海关单据文本分类分析结果； S3-2、根据所述初始海关单据文本分类分析结果进行验证处理得到海关单据文本特征识别结果。

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天津易泰科技发展有限公司;中国电子口岸数据中心天津分中心，其通讯地址为：300384 天津市滨海新区华苑产业园区开华道3号华科创业中心1006室；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”。