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龙图腾网获悉国网上海市电力公司申请的专利电网工程图纸的结构化数据表格提取方法、系统和介质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：CN119992577B 。

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：202510472271.5，技术领域涉及：G06V30/412；该发明授权电网工程图纸的结构化数据表格提取方法、系统和介质是由王梦薇;施伟国;吴恩琦;朱理;夏欣倩;祝子绚;杨子烨;陈凯玲设计研发完成，并于2025-04-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本电网工程图纸的结构化数据表格提取方法、系统和介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种电网工程图纸的结构化数据表格提取方法、系统和介质，方法包括：获取电网工程图纸的PDF图片文件，并灰度化处理；将灰度化处理后的所述PDF图片文件输入预先构建并训练好的智能识图模型中，获取PDF图片文件中表格区域内的各个单元格区域图片，并记录对应的行列序号；采用文字OCR检测算法对各个单元格区域图片分别进行文字识别，获取文字粗识别结果；将所述文字粗识别结果与预先构建的电网工程术语库匹配，得到文字精识别结果，并根据对应的行列序号，构建结构化数据表格。与现有技术相比，本发明提高了表格区域识别结果的准确度，也降低了对神经网络识别模型的训练需求。

本发明授权电网工程图纸的结构化数据表格提取方法、系统和介质在权利要求书中公布了：1.获取电网工程图纸的PDF图片文件，并灰度化处理；所述电网工程图纸的PDF图片文件中表格区域的外侧设有外框，底部设有说明批注，所述表格区域中的字体像素值大于说明批注的字体像素值； 将灰度化处理后的所述PDF图片文件输入预先构建并训练好的智能识图模型中，获取PDF图片文件中表格区域内的各个单元格区域图片，并记录对应的行列序号； 采用文字OCR检测算法对各个单元格区域图片分别进行文字识别，获取文字粗识别结果； 将所述文字粗识别结果与预先构建的电网工程术语库匹配，得到文字精识别结果，并根据对应的行列序号，构建结构化数据表格； 所述智能识图模型包括表格神经网络识别模型和单元格神经网络识别模型，所述表格神经网络识别模型用于从所述PDF图片文件中识别出表格区域，并裁剪出表格区域图片；所述单元格神经网络识别模型用于从所述表格区域图片中识别出单元格区域，裁剪出各个单元格区域图片并记录对应的行列序号； 所述智能识图模型的处理过程包括： S201：将待测的PDF图片文件输入表格神经网络识别模型中，获取表格区域识别结果； S202：基于所述表格区域识别结果分别获取边缘外侧局部区域和边缘内侧局部区域； S203：判断边缘外侧局部区域中非纯白像素的平均灰度值是否小于128，若是，则执行步骤S204；否则执行步骤S207； S204：判断边缘内侧局部区域中非纯白像素的平均灰度值是否大于128，若是，则执行步骤S205；否则执行步骤S206； S205：基于边缘内侧局部区域对所述表格区域识别结果进行裁剪后，重新输入表格神经网络识别模型中，得到更新的表格区域识别结果，并执行步骤S207； S206：基于所述边缘外侧局部区域对所述表格区域识别结果进行扩展后，得到更新的表格区域识别结果，并执行步骤S207； S207：输出最终的表格区域识别结果； S208：将最终的表格区域识别结果输入单元格神经网络识别模型中，识别出单元格区域； 基于所述表格区域识别结果分别获取边缘外侧局部区域和边缘内侧局部区域的过程具体为： 基于所述表格区域识别结果的四边，分别以预设的扩展宽度向表格区域识别结果的外侧截取方形区域，得到四个边缘外侧局部区域；基于所述表格区域识别结果的四边，分别以预设的扩展宽度向表格区域识别结果的内侧截取方形区域，得到四个边缘内侧局部区域； 步骤S203具体包括：分别判断各个边缘外侧局部区域中非纯白像素的平均灰度值是否小于128，若存在至少一个边缘外侧局部区域满足条件，则执行步骤S204；否则执行步骤S207； 步骤S204具体包括：分别判断各个边缘内侧局部区域中非纯白像素的平均灰度值是否大于128，若存在至少一个边缘内侧局部区域满足条件，则执行步骤S205；否则执行步骤S206； 步骤S205具体包括：基于满足步骤S204的条件的边缘内侧局部区域对所述表格区域识别结果进行裁剪后，重新输入表格神经网络识别模型中，得到更新的表格区域识别结果，并执行步骤S207； 步骤S206：基于满足步骤S203的条件的边缘外侧局部区域对所述表格区域识别结果进行扩展后，得到更新的表格区域识别结果，并执行步骤S207。

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