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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种数学表达式图像识别方法、装置及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：CN117315680B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202311205846.4，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权一种数学表达式图像识别方法、装置及存储介质是由金连文;杨文韬设计研发完成，并于2023-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数学表达式图像识别方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数学表达式图像识别方法、装置及存储介质，属于图像识别技术领域。其中方法包括：获取图像数据，对所述图像数据进行标注，构建训练集；对数据集进行预处理；构建数学表达式识别模型，采用预处理后的训练集对所述数学表达式识别模型进行训练；获取待识别的数学表达式图像，并输入训练后的所述数学表达式识别模型，获得识别结果；其中，采用多任务联合优化策略对所述数学表达式识别模型进行训练优化，以使模型同时具有自回归和半自回归的推理能力。本发明提出了一种简单而有效的联合优化策略，该策略弥补了半自回归模型上下文依赖性的不足，同时提高了自回归模型的性能，以实现准确、快速地对于不同类型的数学表达式进行识别。

本发明授权一种数学表达式图像识别方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种数学表达式图像识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取单行或多行的数学表达式的图像数据，对所述图像数据进行表达式块级别的标注，构建训练集； 将单行数学表达式图像和标注随机拼接为多行数学表达式图像，原有的多行数学表达式不变，并将所有标注转换为二维双端结构，获得预处理后的训练集； 构建数学表达式识别模型，采用预处理后的训练集对所述数学表达式识别模型进行训练； 获取待识别的数学表达式图像，并输入训练后的所述数学表达式识别模型，获得识别结果； 其中，采用多任务联合优化策略对所述数学表达式识别模型进行训练优化：同时采用普通自回归和半自回归进行任务监督，从而使数学表达式识别模型同时具有自回归和半自回归的推理能力； 所述数学表达式识别模型包括：CNN视觉编码器、特征转换器、行分块双端掩膜模块、行感知位置编码模块； 所述CNN视觉编码器用于提取输入图像的视觉特征； 所述特征转换器用于将CNN视觉编码器提取到的图像特征解码为文字特征； 所述行分块双端掩膜模块用于对训练及推理时未生成的文字进行掩膜，从而保证特征转换器的半自回归性； 所述行感知位置编码模块用于对文字特征进行行位置以及双端顺序的编码。

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