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龙图腾网获悉广州炫视智能科技有限公司申请的专利基于人工智能的白板手写公式实时识别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：CN120071364B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202510509321.2，技术领域涉及：G06V30/32；该发明授权基于人工智能的白板手写公式实时识别方法及系统是由代彬;吴振涛设计研发完成，并于2025-04-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的白板手写公式实时识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及智能白板技术领域，具体地说，涉及基于人工智能的白板手写公式实时识别方法及系统。其包括以下步骤：基于触控点序列构建手写路径轨迹，并划定高密度笔迹区域；对高密度笔迹区域进行符号检测定位潜在符号区域，并通过MobileNetV3‑Small模型提取潜在符号区域的笔画特征向量；使用笔画特征向量融合手写压力与倾角特征构建符号关系图；基于符号关系图中的节点特征和动态邻接矩阵，通过CYK算法对初始LaTeX序列进行动态规划，将符号关系图转换为LaTeX表达式。采用动态阈值分割并结合手写压力与倾角信息，通过动态调整采样密度和NMS阈值，优先保留高密度区域检测结果，显著提升符号检测的准确率，解决了传统方法在密集书写区域易漏检或误检的问题。

本发明授权基于人工智能的白板手写公式实时识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的白板手写公式实时识别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、通过人工智能白板捕获用户输入的触控点序列，基于触控点序列构建手写路径轨迹，并划定高密度笔迹区域； S2、对高密度笔迹区域进行符号检测定位潜在符号区域，并通过MobileNetV3-Small模型提取潜在符号区域的笔画特征向量； S3、使用提取到的笔画特征向量，并融合手写压力与倾角特征构建符号关系图，并采用Transformer结合MLP分类模块动态修正符号关系图的节点连接权重； 其中，使用笔画特征向量构建符号关系图涉及的具体步骤为： 在笔画特征向量中融合手写压力与倾角特征，得到融合后的笔画特征向量； 对于手写压力初始重要性权重； 将倾角离散化为8方向编码； 对于任意两个节点，计算其外接矩形中心距离，并定义动态邻接阈值： 式中，表示节点对和的动态邻接阈值；表示平衡空间尺度影响的权重系数；表示平衡特征差异影响的权重系数；表示余弦相似度；表示第个节点的外接矩形的宽度；表示第个节点的外接矩形的高度；表示第个节点的外接矩形的宽度；表示第个节点的外接矩形的高度； 并计算倾角的倾角差异； 基于融合后的笔画特征向量、方向编码和倾角差异，对每一对连接节点的初始化边权重； 将所有节点的边权重汇总，构建的邻接矩阵； S4、基于符号关系图中的节点特征和动态邻接矩阵，通过Transformer解码器生成初始LaTeX序列，并通过CYK算法对初始LaTeX序列进行动态规划，将符号关系图转换为LaTeX表达式。

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