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龙图腾网获悉汉王科技股份有限公司申请的专利版面块排序的方法、装置，以及电子设备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：CN116797784B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202210340475.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权版面块排序的方法、装置，以及电子设备是由黄荔;刘正珍;王亚萌;韦秋华设计研发完成，并于2022-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本版面块排序的方法、装置，以及电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种版面块排序的方法，属于光学字符识别领域，有助于提升工作流执行的效率。所述方法包括：根据目标图像进行版面块切割得到至少两个待排序版面块的空间信息，生成版面块空间信息序列；通过预先训练的神经网络模型的编码网络模块，对版面块空间信息序列进行特征提取和编码处理，获取版面块空间信息序列对应的特征编码序列，该特征编码序列中的每个版面块特征向量与待排序版面块一一对应；通过该神经网络模型的解码网络模块，对该特征编码序列进行排序预测，得到各待排序版面块的排序结果。本方法通过神经网络模型对版面块的空间信息和版面块排序位置之间复杂的映射关系进行学习，并应用于版面块排序中，提升了版面块排序的准确率。

本发明授权版面块排序的方法、装置，以及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种版面块排序的方法，其特征在于，包括： 根据至少两个待排序版面块的空间信息，生成版面块空间信息序列，其中，所述至少两个待排序版面块是对一幅目标图像进行版面块切割得到的； 通过预先训练的神经网络模型的编码网络模块，对所述版面块空间信息序列进行特征提取和编码处理，获取所述版面块空间信息序列对应的特征编码序列，其中，所述特征编码序列中的每个版面块特征向量与所述待排序版面块一一对应； 通过所述神经网络模型的解码网络模块，对所述特征编码序列进行排序预测，得到各所述待排序版面块的排序结果； 所述解码网络模块基于指针网络搭建，所述通过所述神经网络模型的解码网络模块，对所述特征编码序列进行排序预测，得到各所述待排序版面块的排序结果，包括： 对所述特征编码序列中的版面块特征向量进行平均池化处理，得到所述特征编码序列的全局特征向量； 以所述全局特征向量、动态确定的第一向量和所述特征编码序列，作为所述解码网络模块的输入，通过所述神经网络模型的解码网络模块对所述特征编码序列进行N轮次排序预测，分别得到进行每轮次所述排序预测输出的一个所述待排序版面块的排序结果；其中，N的取值等于所述待排序版面块数量减一；进行第一轮次排序预测时，所述第一向量为零向量；进行第M轮次排序预测时，所述第一向量为对各所述版面块特征向量以对应权重进行加权求和得到的，其中，各所述版面块特征向量对应的权重为：进行第M-1轮次排序预测时计算得到的与所述版面块特征向量匹配的注意力系数,M为大于1小于等于N的整数； 聚合进行每轮次所述排序预测得到的所述一个所述待排序版面块的排序结果，得到所述至少两个待排序版面块的排序结果，其中，每轮次所述排序预测得到的所述一个所述待排序版面块的排序结果用于：指示与当前轮次匹配的版面块排序位置处的所述待排序版面块。

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