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龙图腾网获悉北京策腾数字科技集团有限公司申请的专利一种基于图像识别的作业批改方法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：CN120373257B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510862026.5，技术领域涉及：G06F40/117；该发明授权一种基于图像识别的作业批改方法是由李永设计研发完成，并于2025-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像识别的作业批改方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像识别的作业批改方法，涉及作业批改技术领域，包括，本发明突破现有作业批改技术对连笔字的表层处理局限，通过笔画拓扑特征与语义补偿联动，将连笔变形纳入表达意图分析框架，能识别学生刻意强化的比喻词，如拉长笔画的as，避免将修辞结构误判为用词错误；通过跨行语法树强制合并消除物理分页对长修辞句的割裂，确保notonly...butalso类强调句完整解析；采用动态可视化机制将抽象语法规则转化为可感知场景：时态错误的时间轴动画直观呈现动作与时间节点的错位，手绘波浪线触发的深度修辞分析精准标注比喻本体‑喻体映射关系，使学生一眼理解错误本质。

本发明授权一种基于图像识别的作业批改方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的作业批改方法，其特征在于，包括， 步骤S1，采集学生手写作业的原始图像，识别文本区域与书写轨迹； 步骤S2，针对连笔书写区域，提取笔画拓扑特征； 步骤S3，基于笔画拓扑特征生成动态语义权重表，结合上下文词向量进行语义补偿； 步骤S4，对补偿后文本进行修辞结构分析，标注比喻句、排比句的起止位置及类型； 步骤S5，生成可视化批注，包括错误解释动画及优美词句标记； 步骤S3中语义补偿的实现包括： 构建动态词向量权重表，包含目标词汇的相邻高频词集合； 当单字识别置信度低于阈值时，执行权重调整： 获取当前词的前后三个词汇作为语义上下文窗口； 计算候选词与上下文窗口的语义关联度； 步骤S3中，语义关联度加权补偿过程中，当OCR对某词的置信度低于阈值时，对识别结果实施动态补偿并反馈至权重表，包括： 对当前位置两侧个词向量施行指数衰减汇聚： ， ， 其中，为上下文窗口半径，为相对位置索引，为位置词向量，为指示函数，为位置权系数，为衰减常数，为上下文向量，为求和中间变量； 对候选词计算与上下文的余弦相似度： ， 其中为候选词向量，为语义关联度； 通过指数平滑获得候选词在时刻的权重： ， 其中，与分别为旧、最新动态权重，为记忆衰减因子，为候选词出现频次，为频次平滑常数，为当前更新步； 笔画拓扑特征以乘性方式增强权重表： ， 其中，与为增强前后权重矩阵，为哈达玛积，为拓扑增强系数，为由各组成的关联度向量； 之后线性融合动态权重与原始置信度并经Sigmoid压缩： ， 其中，补偿后置信度，为OCR原始置信度，为融合系数，为Sigmoid函数，以最大的词形替换原识别结果。

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