文献类型：专利

中文题名：基于深度学习的图像识别方法及系统

作者：景亚琴[1];王力[1];

第一作者：景亚琴

机构：[1]甘肃中医药大学;

第一机构：甘肃中医药大学

专利类型：发明公开

申请号：CN202610226515.6

申请日：20260226

申请人地址：730030 甘肃省兰州市城关区定西东路35号

公开日：20260529

代理人：左延宗

代理机构：北京国科力为专利代理事务所(普通合伙) 16056

语种：中文

中文关键词：图像识别;接收;文档图像;来源标识;特征提取;网络同步;输出;全局特征;文字;特征图;文字特征;图构建;字段关系;生成;参数化;草图;描述;字段位置;偏移;容限;标识绑定;解码器生成;对齐;路径;柔度;系数设定;采样参数;梯度;空间;先验

年份：2026

摘要：本发明公开了基于深度学习的图像识别方法及系统，具体涉及文档图像识别领域，用于解决传统方法依赖固定模板导致误差放大、维护成本高的版式变化问题，是通过接收文档图像与来源标识，利用单一特征提取网络同步输出全局特征图与文字特征图，基于这些特征图构建字段关系图并生成参数化字段草图，将参数化字段草图作为空间先验注入解码器完成行字粒度识别并输出字段内容与字段置信，依据字段关系图执行一致性校验并生成调整指示，依据调整指示更新参数化字段草图的位置与形变参数，按来源标识缓存，并在当前图像复用验证后输出最终字段结果与字段置信，从而前移版面理解，抑制误差传播，提升自适应能力。