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龙图腾网恭喜南京大学申请的专利一种基于神经网络的手写英文文本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：CN114708602B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202210437836.2，技术领域涉及：G06V30/412；该发明授权一种基于神经网络的手写英文文本识别方法是由李丽;倪杨;傅玉祥;何书专;李伟设计研发完成，并于2022-04-25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手写英文文本识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于神经网络的手写英文文本识别方法，具体包括：获取数据集并训练得到字母识别母模型与字母识别子模型；训练得到语法判断模型；构建词典模块；利用字母识别母模型以及单词提取算法得到初次识别结果；利用词典模块判断测试图片中单词是否全部存在；将不存在的单词利用字母识别子模型识别得到其它识别结果；利用词典模块和语法判断模型对其他识别结果进行分类；对所有识别结果进行优先级排序。本发明在保留YOLO中的NMS非极大值抑制算法的同时，可输出多种可能识别结果，同时应用新的单词提取算法实现了对识别结果中单词的划分，为手写英文文本识别任务提供了一种新方法，大大提高了识别的准确性和灵活性。

本发明授权一种基于神经网络的手写英文文本识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的手写英文文本识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S101、获取包括所有种类英文字母的手写英文文本数据集作为母数据集；依序从所述母数据集中剔除某一英文字母，构建若干个子数据集；以所述母数据集和子数据集作为训练数据，采用YOLO算法训练得到字母识别母模型和若干个字母识别子模型；S102、获取包含以句子为单位的具有语法错误的非手写英文文本数据集，采用LSTM算法训练得到语法判断模型；S103、获取包含预定数量单词的词典，构建词典模块；S104、获取手写英文文本测试图片，采用所述字母识别母模型进行识别，将识别结果利用预置的单词提取算法进行处理，得到单词初次识别结果，并形成文本初次识别结果；S105、采用词典模块判断单词初次识别结果是否都存在于词典中，如有不存在于词典中的单词，则判断单词初次识别结果中具有异常情况，并将不存在于词典中的单词标记为异常单词；S106、将所述异常单词从图片中裁剪出来，利用所述若干个字母识别子模型分别进行识别，得到异常单词的多个单词二次识别结果，并利用单词二次识别结果对所述初次识别结果进行替换，得到若干个文本二次识别结果；S107、采用所述词典模块检验依次检验文本二次识别结果，将文本二次识别结果分为单词均存在的文本二次识别结果和单词非均存在的文本二次识别结果，采用所述语法判断模型将单词均存在的文本二次识别结果分为符合语法规范的文本二次识别结果和不符合语法规范的文本二次识别结果；S108、将所有识别结果进行优先级排序：所述符合语法规范的文本二次识别结果＞所述文本初次识别结果＞所述不符合语法规范的文本二次识别结果＞所述单词非均存在的文本二次识别结果；将所有识别结果按所述优先级由高到低顺序输出。

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