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申请/专利权人：杭州电子科技大学;杭州电子科技大学舟山同博海洋电子信息研究院有限公司
摘要：本发明公开了一种改进RPA机器人的验证码自动化识别方法，该方法首先采集滑动验证码的真实图像，对图像缺口进行标注，保存后混合开源的滑动验证码数据集，得到训练数据集。其次在YOLOv8中构建自注意力层，将训练数据集作为输入，完成验证码自动化识别，训练后得到最初的滑动验证码识别模型。然后将最初的滑动验证码模型封装成插件，调用插件完成验证码背景信息解析，返回滑块与缺口之间的距离，完成验证识别。最后插件自动记录通过验证码的数据对，利用数据对分别对最初的滑动验证码识别模型做增量训练。本发明显著提升了目标检测算法的识别率，并通过自适应增量训练，调整模型结构。
主权项：1.一种改进RPA机器人的验证码自动化识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.采集滑动验证码的真实图像，利用标注工具对图像缺口进行标注，保存后混合开源的滑动验证码数据集，得到训练数据集；步骤2.在YOLOv8中构建自注意力层，将训练数据集作为输入，完成验证码自动化识别，经训练后得到最初的滑动验证码识别模型；步骤3.将最初的滑动验证码模型封装成插件，供验证码识别使用；步骤4.RPA在面对滑动验证码时，调用插件完成验证码背景信息解析，返回滑块与缺口之间的距离，将滑块拖动至目标区域，完成验证识别；步骤5.同时步骤3中插件自动记录通过验证码的数据对，利用数据对分别对最初的滑动验证码识别模型做增量训练。
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