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龙图腾网获悉北京亮亮雅轩文化科技发展有限公司申请的专利一种基于图像识别的数字化档案自动质检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：CN120635922B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510733651.X，技术领域涉及：G06V30/41；该发明授权一种基于图像识别的数字化档案自动质检方法及系统是由曾玲玲;邹楚辉设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像识别的数字化档案自动质检方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像识别的数字化档案自动质检方法及系统，涉及基于人工智能的图像识别与处理技术领域，包括，采集图像数据和文本数据，并进行预处理；构建质检多模态转换器模型，将图像质量评分和文本质量评分进行融合，生成质检结果；利用VGG卷积神经网络对质检结果中的图像特征和文本特征进行结构化处理，生成结构化文档；构建增强BERT模型提取结构化文档中的图像特征和文本特征，生成语义分析报告，并自动标注图像质量问题；本发明通过质检多模态转换器模型融合图像质量评分和文本质量评分，实现了跨模态数据的深度整合与分析。

本发明授权一种基于图像识别的数字化档案自动质检方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的数字化档案自动质检方法，其特征在于：包括，采集图像数据和文本数据，并进行预处理； 通过ResNet模型和NLP算法分别对预处理后的图像数据和文本数据提取特征，生成图像质量评分和文本质量评分； 构建质检多模态转换器模型，将图像质量评分和文本质量评分进行融合，生成质检结果； 利用VGG卷积神经网络对质检结果中的图像特征和文本特征进行结构化处理，生成结构化文档； 构建增强BERT模型提取结构化文档中的图像特征和文本特征，生成语义分析报告，并自动标注图像质量问题； 所述构建质检多模态转换器模型，将图像质量评分和文本质量评分进行融合，生成质检结果，具体步骤为，定义输入为图像质量评分和文本质量评分，输出为质检结果； 将图像质量评分和文本质量评分进行标准化处理； 通过跨模态注意力机制将图像质量评分和文本质量评分进行融合，生成质检结果，表达式为： ； 其中，是质检结果，是调整图像质量评分在质检结果中的系数，是调整文本质量评分在质检结果中的系数； 所述利用VGG卷积神经网络对质检结果中的图像特征和文本特征进行结构化处理，生成结构化文档，具体步骤为，将质检结果中的图像特征和文本特征格式化输入VGG卷积神经网络中； 通过VGG卷积神经网络的卷积层提取图像的低层特征和高层特征，识别图像中的文档元素； 利用提取的图像低层特征和图像高层特征和NLP算法提取的文本特征，分别对每个文档元素进行识别和分类； 将识别和分类后的文档元素按照顺序和层次进行排列，形成结构化文档； 对比原始图像数据和文本数据，检查结构化文档中的文档元素是否一致； 所述构建增强BERT模型，提取结构化文档中的图像特征和文本特征，生成语义分析报告，并自动标注图像质量问题，具体步骤为，定义增强BERT模型的跨模态注意力层； 提取结构化文档中的文本特征和图像特征，并将文本特征输入到跨模态注意力层中； 利用跨模态注意力机制，将图像特征和文本特征进行深度融合和分析，生成综合分析结果； 通过生成的综合分析结果，检查图像特征和文本特征之间的信息一致性； 根据信息一致性检查的结果，进行标注，识别图像和文本配对中的错误，生成语义分析报告； 根据语义分析报告中的信息，自动标注图像质量问题和保存，生成修正建议。

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