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龙图腾网获悉众淼创新科技(青岛)股份有限公司申请的专利一种基于智能识别的保单结构化存储方法、介质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：CN117076455B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202311057340.3，技术领域涉及：G06F16/22；该发明授权一种基于智能识别的保单结构化存储方法、介质及系统是由王合平;王晶设计研发完成，并于2023-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于智能识别的保单结构化存储方法、介质及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于智能识别的保单结构化存储方法、介质及系统，属于保单结构化存储技术领域，该基于智能识别的保单结构化存储方法包括：S10、获取保单图像；S20、对保单图像进行预处理，得到第一图像；S30、对第一图像进行文字识别，得到文本集合；S40、根据预先设置好的合同表单数据库对得到的文本集合进行结构化处理，得到保单对象；S50、将保单对象采用键值对方式存储到数据库中。本方法、介质及系统实现了提高保单信息抽取的准确率、现保单内容的结构化表达、支持文本方向校正、不同人员笔迹字体的识别，能够解决目前OCR在保单识别系统中，存在的识别速度慢、精度低，结果匹配不准确等问题。

本发明授权一种基于智能识别的保单结构化存储方法、介质及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于智能识别的保单结构化存储方法，其特征在于，包括如下步骤： S10、获取保单图像； S20、对保单图像进行预处理，得到第一图像； S30、对第一图像进行文字识别，得到文本集合； S40、根据预先设置好的合同表单数据库对得到的文本集合进行结构化处理，得到保单对象； S50、将保单对象采用键值对方式存储到数据库中； 所述对第一图像进行文字识别，得到文本集合的步骤，具体包括： S31、对所述第一图像进行分割，得到多个分割图像，形成分割图形集； S32、对分割图像集中的每个分割图像进行文本检测，得到每个分割图像对应的文本框，记为分割图像文本框； S33、对每个分割图像文本框进行文本款方向检测，得到所述分割图像文本框的方向； S34、根据检测方向的分割图像文本框进行文字识别，得到分割图像文本； S35、将得到的分割图像文本按照分割图像的顺序组合为文本集合； 所述根据检测方向的分割图像文本框进行文字识别，得到分割图像文本的步骤，具体包括： 步骤1、对所述分割图像文本框进行方向标注； 步骤2、将所有的分割图像文本框的方向调整为竖直向上； 步骤3、获取分割图像文本框内的全部文字图像，得到文字图像集； 步骤4、将文字图像集中每个文字拆分为包含有多个笔画的笔画集； 步骤5、对笔画集中的每一种类的笔画进行聚合，得到每一种笔画的代表性笔画； 步骤6、利用每一种笔画的代表性笔画在预设的多字体文字识别数据库中选择与所述每一种笔画的代表性笔画匹配度最高的字体对应的文字识别数据库作为目标文字识别数据库； 步骤7、利用所述目标文字识别数据库对预先训练好的文字识别模型进行微调，得到目标文字识别模型； 步骤8、利用目标文字识别模型对所述文字图像集进行识别，得到所述分割图像文本框内的全部文字作为分割图像文本； 所述将文字图像集中每个文字拆分为包含有多个笔画的笔画集的步骤，具体包括： 对每个文字图像利用细化算法进行细化,得到单像素宽度的笔画； 通过追踪单像素宽度笔画,获得文字图像对应的笔画集合； 所述对笔画集中的每一种类的笔画进行聚合，得到每一种笔画的代表性笔画的步骤，具体包括： 定义笔画特征描述子,用于衡量笔画的形状、方向等信息； 对全部笔画集合进行K-Means聚类，得到的聚类中心作为代表性笔画； 所述利用每一种笔画的代表性笔画在预设的多字体文字识别数据库中选择与所述每一种笔画的代表性笔画匹配度最高的字体对应的文字识别数据库作为目标文字识别数据库的步骤，具体包括： 构建多字体文字识别数据库,每个数据库包含一种特定字体的字符集及对应笔画拆分信息; 输入一张文本图像提取关键笔画,并得到每类笔画的代表性笔画; 对每个预设数据库计算代表性笔画与该字体代表性笔画的匹配度; 将各数据库的匹配度进行汇总统计,选择匹配度最高的数据库作为后续文字识别的目标数据库。

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