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龙图腾网获悉广东省出版集团数字出版有限公司申请的专利基于人工智能的纸质教材出版数字化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：CN120279558B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202510766924.0，技术领域涉及：G06V30/14；该发明授权基于人工智能的纸质教材出版数字化方法是由梁磊;戚红娟;刘媚;邱仲军;吴若为设计研发完成，并于2025-06-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的纸质教材出版数字化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的纸质教材出版数字化方法，本发明通过提取各科目纸质教材的不同关键区域的样本图像信息建立数据库，通过确定不同科目纸质教材各关键区域的特征影响因子能够计算各科目纸质教材各关键区域的敏感特征表征参数，从而快速地确定各科目纸质教材各关键区域的敏感特征排序序列，通过获取用户端上传的纸质教材的实际图像以及对应关键区域的样本图像能够精准地获取上传纸质教材各关键区域是否存在异常，提高了纸质教材的审核出版精度，克服了现有技术中不同科目类型纸质教材不同关键区域的敏感特征不同导致判定对应科目纸质教材审核出版效率低和精度低的问题。

本发明授权基于人工智能的纸质教材出版数字化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的纸质教材出版数字化方法，其特征在于，包括： 提取不同科目类型纸质教材的不同关键区域的样本图像，以确定不同科目类型纸质教材各关键区域的特征影响因子； 依据不同科目类型纸质教材各关键区域的特征影响因子计算各科目类型纸质教材的敏感特征表征参数，以确定单个科目类型纸质教材各关键区域的敏感特征排序序列； 获取用户端上传的纸质教材的样本图像以及对应教材科目类型，依据实际教材科目类型获取对应科目类型纸质教材各关键区域的敏感特征表征参数，以划分纸质教材的异常倾向标签，依据判定结果对纸质教材的实际图像进行分析，包括， 若为第一异常倾向标签，则获取对应科目类型纸质教材各关键区域的敏感特征排序序列，依据所述敏感特征排序序列确定针对待出版的纸质教材的关键区域的局部样本图像的对比顺序，依据所述对比顺序依次调用对应科目类型纸质教材关键区域与实际纸质教材对应关键区域进行比对，确定相似度，以确定是否存在异常； 若各关键区域实际图像对应的相似度小于或等于预定的关键区域相似度阈值，则确定存在异常，启用纸质教材修正后重新进行上传分析； 若为第二异常倾向标签，则获取纸质教材的完整样本图像与对应完整纸质教材的样本图像进行对比，确定相似度，以确定是否存在异常； 其中，确定不同科目类型纸质教材各关键区域的特征影响因子的过程包括， 将单个科目类型各关键区域的样本图像分别与其他各科目类型对应关键区域的纸质教材的局部样本图像进行对比； 求解色彩饱和度，且获取单个科目类型纸质教材各关键区域的边缘复杂度； 其中，获取单个科目类型纸质教材各关键区域的边缘复杂度包括， 标定单个科目类型纸质教材各关键区域的边缘轮廓线以及提取边缘纹理密度； 计算纸质教材中的边缘轮廓线与基准轮廓线的重合度，将所述重合度与基准轮廓重合阈值之比作为第一边缘复杂度影响因素； 计算纸质教材中的边缘纹理密度与基准纹理密度阈值之比作为第二边缘复杂度影响因素； 将所述第一边缘复杂度影响因素与所述第二边缘复杂度影响因素之和确定为所述边缘复杂度； 单个科目类型纸质教材的所述特征影响因子包括色彩饱和度均值以及边缘复杂度； 其中，各关键区域包括公式区域、曲线图区域、表格区域、插图区域。

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