申请/专利权人：南京万得资讯科技有限公司

申请日：2024-04-28

公开（公告）日：2024-06-14

公开（公告）号：CN118196811A

主分类号：G06V30/19

分类号：G06V30/19;G06V30/148;G06N20/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.07.02#实质审查的生效;2024.06.14#公开

摘要：本发明提出一种基于深度学习图像算法的股权结构图识别方法，基于深度学习图像算法中的目标检测方法对股权结构图进行定位和截取，再对结构图中的实体和股权值信息进行定位，使用OCR方法对所有的文本信息进行识别，使用实例分割方法对持有方和被持有方之间的关系线条进行分割，使用智能匹配策略对关系线条和持股值进行匹配，使用图像分类算法对关系线条进行方向识别，最终识别出结构图中所有的股权关系。相比传统的图像算法进行识别，基于深度学习的股权结构图识别方法具有更高的准确率和鲁棒性，能够广泛的应用于不同格式、复杂场景的股权关系识别。

主权项：1.一种基于深度学习图像算法的股权结构图识别方法，其特征在于，包括以下步骤：根据股权结构图定位模型，标记文档图像中的股权结构图的左上角点和右下角点位置信息，得到股权结构图；所述股权结构图包括股权实体和股权值；将股权结构图进行股权实体、股权值和股权关系线条的定位和文本识别，得到定位后的股权结构图和文本识别结果；将定位后的股权结构图输入至DINO目标检测模型，得到股权实体和股权值的类别和位置信息，根据文本识别结果对股权实体和股权值进行文本填充，根据位置信息对股权实体进行自左向右、自上到下排序；所述股权实体的类别包括持有方和被持有方；将定位后的股权结构图输入至Mask2Former实例分割模型，得到分割后的股权结构图；对分割后的股权结构图中的的股权关系线条以扩充线条首尾两端长度的方式进行增强，对股权实体的位置信息相对应的实体位置框进行边界扩充；对股权结构图中的所有股权关系线条进行遍历操作，以进行股权关系线条与不同类别的股权实体进行匹配，得到第一匹配结果；计算股权值的位置信息相对应的股权值位置框与股权关系线条的相交情况，计算股权值位置框与股权关系线条相交的股权值的数量与股权值的总数量的占比，根据判断占比与占比阈值之间的关系，使用自适应匹配策略进行股权关系线条与股权值的匹配，得到第二匹配结果；根据股权关系线条和股权关系线条方向识别模型，得到方向标注信息；保存第一匹配结果、第二匹配结果和方向标注信息，进而得到股权结构图中的持股方、被持股方和持股值，实现对股权结构图的识别。

全文数据：

权利要求：

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