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龙图腾网恭喜湖南至简复印机再制造有限公司申请的专利一种基于深度学习的打印文件自动纠偏方法及系统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：CN119832555B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202510300515.1，技术领域涉及：G06V30/146；该发明授权一种基于深度学习的打印文件自动纠偏方法及系统是由韩明;郭伟;简宇设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的打印文件自动纠偏方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度学习的打印文件自动纠偏方法及系统，包括：S1：获取待打印PDF文件并以图像形式进行预处理，得到预处理后的页面图像；S2：根据预处理后的页面图像，设计改进的U型卷积网络，计算得到边缘概率图像；S3：根据边缘概率图像，计算得到累加器矩阵、页面倾斜角度，进而计算得到倾斜校正后的页面图像；S4：根据页面倾斜角度和边缘概率图像提取融合特征，并根据融合特征判断倾斜校正后的页面图像是否存在页面变形；根据页面变形情况，计算得到变形校正后的页面图像；S5：根据变形校正后的页面图像，通过打印机驱动程序启动打印任务。本发明可解决打印文件页面倾斜导致的传统打印机打印效果不佳的问题。

本发明授权一种基于深度学习的打印文件自动纠偏方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的打印文件自动纠偏方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取待打印PDF文件并以图像形式进行预处理，得到预处理后的页面图像；S2：根据预处理后的页面图像，设计改进的U型卷积网络，生成内容区域概率图像；计算内容区域概率图像中的每个像素作为边缘的概率，得到边缘概率图像；其中，所述设计改进的U型卷积网络包括：引入空间注意力机制和加权优化，通过空间注意力权重矩阵，动态调整解码层特征，得到注意力加权的解码层特征；将注意力加权的解码层特征与编码层特征进行通道拼接，实现特征融合；所述边缘概率图像，通过自适应权重参数进行加权计算得到，具体为：通过所述自适应权重参数结合sigmoid函数、内容区域概率图像的方差与Sobel梯度场计算得到；S3：根据边缘概率图像，设计改进的Hough变换进行线段聚类，得到累加器矩阵；根据累加器矩阵计算文件边界候选线段集合、主方向角、文件边界线段与页面倾斜角度；根据页面倾斜角度，对预处理后的页面图像进行旋转变换，得到倾斜校正后的页面图像；S4：设计双流Transformer网络，根据页面倾斜角度和边缘概率图像提取融合特征，并根据融合特征判断倾斜校正后的页面图像是否存在页面变形；若存在页面变形，则计算网格偏移量，并对倾斜校正后的页面图像进行变形校正，得到变形校正后的页面图像；若不存在页面变形，则将倾斜校正后的页面图像作为变形校正后的页面图像；S5：根据变形校正后的页面图像，通过打印机驱动程序启动打印任务，并记录打印结果。

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