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龙图腾网获悉山西昱光发电有限责任公司申请的专利一种基于神经网络的文件空位内容检测方法及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：CN115393839B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202211013440.1，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权一种基于神经网络的文件空位内容检测方法及设备是由杨立旋;郝海军;李锦乾;智刚;荣矗嗣设计研发完成，并于2022-08-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的文件空位内容检测方法及设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于神经网络的文件空位内容检测方法，包括以下步骤：采集待检测文本图像，进行第一预处理后，得到第一数据集，并且将第一数据集分为第一训练集和第一测试集；将第一训练集输入到YOLOV3神经网络中进行训练，生成训练好的YOLOV3神经网络检测模型；执行YOLOV3神经网络检测模型的应用。本发明通过采集待检测文本图像形成训练集数据，以完成YOLOV3神经网络的训练，通过使用YOLOV3神经网络检测模型完成对文本图像空位的检测，其文本空位识别准确率高。

本发明授权一种基于神经网络的文件空位内容检测方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的文件空位内容检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集待检测文本图像，进行第一预处理后，得到第一数据集，并且将第一数据集分为第一训练集和第一测试集； 将第一训练集输入到YOLOV3神经网络中进行训练，生成训练好的YOLOV3神经网络检测模型； 执行YOLOV3神经网络检测模型的应用； 其中，第一训练集输入到YOLOV3神经网络中进行训练步骤还包括以下步骤： 将第一训练集按乱序送入YOLOV3神经网络中，计算第一训练集的损失函数值，并且通过优化算法完成YOLOV3神经网络权重的更新； 以第一训练集输入到YOLOV3神经网络，完成权重更新为一个批次，每个批次结束之后将第一测试集送入批次更新后的YOLOV3神经网络，计算当前权重下的损失函数值，若当前批次第一测试集损失函数值低于前一次批次中的第一训练集损失函数值，则保存当前YOLOV3神经网络权重，生成YOLOV3神经网络检测模型； 经过若干批次的迭代后，选取更新后的YOLOV3神经网络检测模型； 还包括以下步骤： 采集打印数字与手写数字图像，进行第二预处理后，得到第二数据集，并且对第二数据集分为第二训练集和第二测试集； 将第二训练集输入到ResNet18神经网络中进行训练，生成训练好的ResNet18神经网络检测模型； 执行ResNet18神经网络检测模型的应用； 其中，第二训练集输入到ResNet18神经网络中进行训练步骤还包括以下步骤： 将第二训练集按乱序送入ResNet18神经网络中，计算第二训练集的损失函数值，并且通过优化算法完成ResNet18神经网络权重的更新； 以第二训练集送入ResNet18神经网络，完成权重更新为一个批次，每个批次结束之后将第二测试集送入批次更新后的ResNet18神经网络，计算当前权重下的损失函数值，若当前批次第二测试集损失函数值低于前一次批次中的第二训练集损失函数值，则保存当前ResNet18神经网络权重，生成ResNet18神经网络检测模型； 经过若干批次的迭代后，选取更新后的ResNet18神经网络检测模型； 其中，将所采集的图像通过第一预处理后，送入所调用的YOLOV3神经网络检测模型，完成文本图像空位的检测，再将手写数字与所对应的打印数字进行标识，将标识的手写数字与所对应的打印数字剪切，进行第二预处理后，输入所调用的ResNet18神经网络检测模型，检测手写数字与所对应的打印数字是否一致，然后将文本图像和空位检测结果输出到计算机的显示屏上，同时也将手写数字与所对应的打印数字剪切后的图像和检测结果输出到计算机的显示屏上，辅助工作人员完成的检查。

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山西昱光发电有限责任公司，其通讯地址为：036900 山西省朔州市山阴县北周庄镇(永静城村南北周庄村西)；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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