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龙图腾网获悉山东科技大学申请的专利一种基于Mask R-cnn算法和类型分割的扫描文件版面分析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：CN115578741B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202211119268.8，技术领域涉及：G06V30/412；该发明授权一种基于Mask R-cnn算法和类型分割的扫描文件版面分析方法是由赵卫东;张晓明;李旭健;肖智勇设计研发完成，并于2022-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于Mask R-cnn算法和类型分割的扫描文件版面分析方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于MaskR‑cnn算法和类型分割的扫描文件版面分析方法，属于深度学习领域。该方法主要采用类型分割的技术方案，以MaskR‑cnn算法为基础进行实现，目的是为了提高版面分析的准确率。具体包括如下步骤；将扫描的文件彩色图像作为输入，首先进行表格识别并分割，分割表格后的图像再作为输入，进行插图的识别并分割，然后去除红章，最后对去除表格、插图和红章后的图像进行标题识别，未识别部分作为文本部分输出。在复杂版面的扫描文件中，该方法解决了自顶向下、自底向上和综合型方法的准确率不高的问题，从而对图像分类、文本处理以及OCR等技术能够进一步的优化，最终提高了扫描文件版面分析准确率。

本发明授权一种基于Mask R-cnn算法和类型分割的扫描文件版面分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于MaskR-cnn算法和类型分割的扫描文件版面分析方法，其特征在于，将扫描的原始彩色图像作为输入，首先对图像中的表格进行识别并分割，去除表格后的图像作为输入，进行插图的识别并分割，去除插图，然后去除图像中的红章，最后将去除表格、插图和红章后的图像进行标题识别，未识别部分作为文本部分输出，具体包括如下步骤： 步骤1、定义载入接口和MaskR-cnn模型，进行模型训练； 对于识别表格、插图、标题以及文本采用不同的数据集，分别训练出识别表格、插图、标题的模型，最后保存训练好的模型参数，此时训练获得三个模型：表格识别模型、插图识别模型、标题识别模型，每一个识别模型均采用MaskR-cnn进行训练得到，并选用残差网络ResNet101作为MaskR-cnn的主干特征提取网络； 步骤2、实时获取扫描文件原始彩色图像，并进行预处理； 步骤3、基于训练完成的模型进行分类识别，首先基于表格识别模型识别彩色图像中的表格区域，提取表格，输出表格和去除表格后的图像1； 步骤4、然后识别图像1中的插图区域，提取插图，输出插图和去除插图后的图像2； 步骤5、去除图像2中的红章，输出得到图像3； 步骤6、最后识别图像3中的标题并标注，未标注部分为文本，输出标注标题后的图像。

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