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龙图腾网获悉广州大学申请的专利基于统计分析和图像识别的财务报表自动化处理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：CN119622064B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202411721090.3，技术领域涉及：G06F16/904；该发明授权基于统计分析和图像识别的财务报表自动化处理方法是由王嘉蔚;张新风设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于统计分析和图像识别的财务报表自动化处理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于统计分析和图像识别的财务报表自动化处理方法，属于目标图像识别领域。其包括以下步骤：获取财务报表样本图像，得到财务报表图像数据集；构建基于改进YOLOv8的财务报表目标识别网络模型，所述模型包括：Input输入端、Backbone主干网络、Neck网络以及Head输出端，财务报表图像数据集中图像经过所述模型进行财务报表图像的识别，得到财务报表图像文本信息；通过时间序列分析方法对财务报表图像文本信息进行pandas数据分析，并使用matplotlib和seaborn库将数据分析的结果进行处理，生成相关趋势图表，实现可视化；基于数据分析的结果和生成的相关趋势图表，通过python‑docx库创建Word文档格式的财务报告。本发明方法能够减少手动输入数据的时间，提高工作效率。

本发明授权基于统计分析和图像识别的财务报表自动化处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于统计分析和图像识别的财务报表自动化处理方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.获取财务报表样本图像，得到财务报表图像数据集； S2.构建基于改进YOLOv8的财务报表目标识别网络模型，所述基于改进YOLOv8的财务报表目标识别网络模型包括：Input输入端、Backbone主干网络、Neck网络以及Head输出端，财务报表图像数据集中图像经过基于改进YOLOv8的财务报表目标识别网络模型进行财务报表图像的识别，得到财务报表图像文本信息； 所述Backbone主干网络包括卷积Conv模块、C2特征提取层C2f_1、特征提取层C2f_Star模块以及AIFI模块；所述卷积Conv模块包括Conv_1、Conv_2、Conv_3、Conv_4、Conv_5、Conv6，所述特征提取层C2f_Star模块包括C2f_Star_1、C2f_Star_2和C2f_Star_3；所述C2f_Star_1包括1个卷积Conv1模块、2个StarBlocks模块以及1个卷积Conv2模块；所述StarBlocks模块包括1个深度可分离卷积DW-Conv1、3个1×1的全连接层以及1个深度可分离卷积DW-Conv2，所述C2f_Star_2和C2f_Star_3的结构与C2f_Star_1相同； 所述Neck网络包括特征聚焦扩散金字塔网络FCF模块、卷积层Conv模块、C2特征提取层、Concat连接层以及上采样层Upsample模块；所述特征聚焦扩散金字塔网络FCF模块包括FCF_1和FCF_2，所述卷积层Conv模块包括Conv_6、Conv_7和Conv_8，所述C2特征提取层包括C2f_2、C2f_3、C2f_4和C2f_5，所述Concat连接层包括Concat_1、Concat_2、Concat_3和Concat_4，所述上采样层Upsample模块包括Upsample_1和Upsample_2； S3.通过时间序列分析方法对财务报表图像文本信息进行pandas数据分析，得到数据分析结果，通过使用matplotlib和seaborn库将数据分析结果生成相关趋势图表，实现可视化； S4.基于数据分析的结果和生成的相关趋势图表，通过python-docx库来创建Word文档格式的财务报告。

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