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龙图腾网获悉深圳市检验检疫科学研究院;深圳大学申请的专利面向报关单随附单证的版面分析方法、装置、计算机设备及计算机程序产品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：CN121354142B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202511913960.1，技术领域涉及：G06V30/41；该发明授权面向报关单随附单证的版面分析方法、装置、计算机设备及计算机程序产品是由黄孙杰;李珺;邢军;王霄天;王旭;李俊杰;周志华设计研发完成，并于2025-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向报关单随附单证的版面分析方法、装置、计算机设备及计算机程序产品在说明书摘要公布了：本申请提供一种面向报关单随附单证的版面分析方法、装置、计算机设备及计算机程序产品，包括：获取待分析的报关单随附单证图像；对单证图像进行版面分析，检测并识别出图像中的多个版面元素区域，并为每个版面元素区域生成一个带有类别标签和置信度的初始标注框；对各个初始标注框进行合并优化，得到优化后的标注框集合；对单证图像进行光学字符识别，获取多个OCR文本框及其文本内容；将OCR文本框与优化后的标注框集合进行关联，为每个优化后的标注框分配对应的文本内容；基于优化后的标注框的类别标签和位置信息，对分配了文本内容的标注框进行排序，构建文档的层次化结构；最后根据层次化结构，输出结构化数据。

本发明授权面向报关单随附单证的版面分析方法、装置、计算机设备及计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种面向报关单随附单证的版面分析的方法，其特征在于，所述方法包括： S1：获取待分析的报关单随附单证图像； S2：利用经预训练的DocLayout-YOLO模型对所述单证图像进行版面分析，检测并识别出所述单证图像中的多个版面元素区域，并为每个所述版面元素区域生成一个带有类别标签和置信度的初始标注框；所述类别标签至少包括文本框、表格、隐含表格及海关签章； S3：基于重叠度lap值，对各个所述初始标注框进行合并优化，以消除冗余框，得到优化后的标注框集合；其中，所述lap值的计算公式为：lap=A∩BminA,B；其中，A和B分别为待合并优化的两个标注框的面积；其中，所述S3中对各个所述初始标注框进行合并优化的步骤，包括： S31：为每个所述初始标注框设定一个索引，所述索引基于其置信度排序生成； S32：计算任意两个初始标注框之间的lap值； S33：当两个初始标注框的lap值大于预设的lap阈值时，将这两个初始标注框合并为一个新的标注框，并将所述新的标注框的索引设定为被合并的两个初始标注框二者中索引靠前的一者的索引； S34：重复步骤S32和S33，直至没有lap值大于所述lap阈值的框对存在的情况下，得到优化后的标注框集合； S4：对所述单证图像进行光学字符识别，获取多个OCR文本框及其文本内容； S5：将所述OCR文本框与所述优化后的标注框集合进行坐标匹配关联，为每个所述优化后的标注框分配对应的文本内容，得到目标标注框；其中，所述将所述OCR文本框与所述优化后的标注框集合进行坐标匹配关联的步骤，包括：以所述优化后的标注框为基准，计算每个OCR文本框与每个优化后的标注框之间的lap值；将一个OCR文本框关联至所有与其lap值大于预设数值的优化后的标注框； S6：基于所述优化后的标注框的类别标签和位置信息，对分配了文本内容的目标标注框进行排序，构建文档的层次化结构；其中，所述S6中的所述构建文档的层次化结构的步骤，包括：从所述优化后的标注框集合中，识别出类别为标题且关联的文本内容为空的标注框，将其标记为顶层大标题；为顶部不含类别为标题的标注框的非表格版面部分，分配一个无标题的顶层标题；根据所述顶层大标题和或所述无标题的顶层标题，对下属的类别为标题或正文的标注框进行分组，以形成层次化的文档结构； S7：根据所述层次化结构，输出结构化数据。

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深圳市检验检疫科学研究院;深圳大学，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区福田街道福强路1011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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