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龙图腾网获悉东北大学;沈阳建筑大学申请的专利一种基于注意力机制的改进手写体板坯号识别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：CN116824225B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310659155.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于注意力机制的改进手写体板坯号识别方法是由王雪飞;王昭东;张田设计研发完成，并于2023-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力机制的改进手写体板坯号识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于钢铁企业生产过程自动控制技术领域，提出一种基于注意力机制的改进手写体板坯号识别方法，结合复杂生产场景对手写体板坯号图像数据进行预处理，保证模型输入图片质量；利用残差神经网络模块提取图片特征；双向长短期记忆网络提取基于图像的序列特征；最后基于注意力机制捕获序列内的信息流，对每个字符的特征进行整合形成文本特征向量以预测输出序列。经过现场测试，实现钢板表面手写板号识别任务准确率达到93.49％，结果表明算法可行有效，满足实际生产需求。

本发明授权一种基于注意力机制的改进手写体板坯号识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的改进手写体板坯号识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、对钢板板坯在辊道上行进的视频流过滤，得到手写体板坯号图像； 步骤2、对步骤1所述手写体板坯号图像进行预处理，得到训练集、验证集及测试集； 步骤3、基于恒等映射，对预处理后的手写体板坯号图像进行特征提取得到特征图组； 步骤4、对步骤3所得特征图组进行序列化特征计算，输出序列权重，同时对特征图组映射得到序列化的特征向量，作为序列向量； 步骤5、基于注意力机制设计特征解码器，利用该特征解码器计算联合概率，得到序列向量与已知字典的内容匹配度，输出预测的字符序列； 步骤6、重复步骤3至步骤5，迭代得到预测模型，使用预测模型进行自主迭代标注；使用自主迭代标注结果对训练集进行扩充，并更新预测模型得到更新后的预测模型； 步骤7、输入待识别样本，根据步骤6所得更新后的预测模型得到实际输出结果； 所述步骤3中，基于恒等映射，提取特征图并构建特征图组FS，具体方法为： 将训练集、验证集、测试集按照7:2:1划分；通过具有跨层连接结构的残差神经网络模块进行恒等映射，其同时提取来自训练集中的图像，从而获得其中连续文本区域的多种属性并构成不同的特征图，包括文本偏移量TDC、边界偏移量EDC、中心偏离CDC值、序列区域特征矩阵SRE；将多种特征图进行组合生成特征图组FS，分别用于描述手写体板坯号图像中像素点的中轴偏移距离、前景文本中水平与垂直边界到中心点的偏移、文本中心点与区域中心的偏离值以及序列区域的局部特征抽取。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人东北大学;沈阳建筑大学，其通讯地址为：110819 辽宁省沈阳市和平区文化路三巷11号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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