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龙图腾网获悉中山大学申请的专利一种手写数学公式识别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：CN117542064B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202311586755.X，技术领域涉及：G06V30/244；该发明授权一种手写数学公式识别方法是由谭军;黄晓楠;肖海洋;毕宁设计研发完成，并于2023-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种手写数学公式识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种手写数学公式识别方法，涉及光学字符识别的技术领域，将采集的手写公式图像样本构建为图像数据集，然后构建包括编码模块、计数模块和解码模块的手写数学公式识别模型并利用图像数据集进行训练，通过双向解码机制和注意力精炼模块提升模型的聚焦能力和解码能力，并引入计数模块以多任务协同的方式进一步提升手写数学公式识别准确度，将待识别的手写公式图像输入训练好的手写数学公式识别模型，输出识别得到的手写公式的LaTeX序列，提高了手写数学公式的识别准确度。

本发明授权一种手写数学公式识别方法在权利要求书中公布了：1.一种手写数学公式识别方法，其特征在于，包括： S1.采集手写公式图像样本，组成图像数据集，将图像数据集划分为训练集、验证集和测试集； S2.构建手写数学公式识别模型，所述手写数学公式识别模型包括编码模块、计数模块和解码模块；所述编码模块包括依次连接的DenseNet编码模块、正余弦位置编码和编码加强模块，所述编码加强模块包括Transformer编码层和条件位置编码生成器；在所述条件位置编码生成器中，首先将Transformer编码层输出的扁平序列重塑为具有二维空间的然后将其映射至二维图像空间中，再进行一轮重塑，公式如下： 其中，CPE表示条件位置编码生成器，表示重塑操作，F表示映射操作；所述计数模块包括3×3卷积网络分支和5×5卷积网络分支；所述3×3卷积网络分支包括依次连接的3×3卷积、卷积注意力模块、1×1卷积、sigmoid函数和通道求和函数；所述5×5卷积网络分支包括依次连接的5×5卷积、卷积注意力模块、1×1卷积、sigmoid函数和通道求和函数； 其中，每个分支的单分支计数向量C的计算公式如下： C＝SumsigmoidOM其中，Sum代表以通道为单位进行求和全局操作，O表示1×1卷积，M表示分支的输入；对单分支计数向量C进行均值运算，将得到初步特征图的计数向量作为计数模块预测结果V； 利用训练集对手写数学公式识别模型进行训练，然后利用验证集对手写数学公式识别模型进行评估，利用测试集测试手写数学公式识别模型的有效性，得到训练好的手写数学公式识别模型； S3.将待识别的手写公式图像输入训练好的手写数学公式识别模型，输出识别得到的手写公式的LaTeX序列。

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