北京大学深圳研究生院朱跃生获国家专利权
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龙图腾网获悉北京大学深圳研究生院申请的专利一种数学表达式图像识别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：CN116630997B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202310593028.X，技术领域涉及：G06V30/413；该发明授权一种数学表达式图像识别系统是由朱跃生;季帅健;翁振宇设计研发完成，并于2023-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种数学表达式图像识别系统在说明书摘要公布了：本发明提供的数学表达式图像识别系统，包括特征编码器、条件网络模块和特征统一融合解码器，特征编码器包括多个轻量化的深层可分离卷积，条件网络模块为用于增强全局位置信息的轻量化条件网络，特征编码器的输出经由条件网络模块送入特征统一融合解码器，特征统一融合解码器采用注意力机制。这种设计提高了数学表达式图像识别系统的泛化性，既避免了复杂的计算，提高了速度，又能确保在遇到长序列公式时依旧识别准确。
本发明授权一种数学表达式图像识别系统在权利要求书中公布了：1.一种数学表达式图像识别系统，其特征在于：包括特征编码器、条件网络模块和特征统一融合解码器，所述特征编码器包括多个轻量化的深层可分离卷积，所述条件网络模块为用于增强全局位置信息的轻量化条件网络，所述特征编码器的输出经由所述条件网络模块送入所述特征统一融合解码器，所述特征统一融合解码器采用注意力机制，其中，所述特征编码器通过一个划分卷积层将一个输入的公式灰度图划分为若干不相交的图像方块，划分卷积层后的特征图被送入所述多个深层可分离卷积，每一层卷积后跟随着一个后激活函数和一个归一化层，得到所述特征编码器的输出特征图，所述条件网络模块由第一线性网络层和第二线性网络层构成，所述第一线性网络层进行维度的压缩，所述第二线性网络层进行维度的恢复，所述特征统一融合解码器包括六个注意力层，每个所述注意力层包括自注意力部分和交叉注意力部分。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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