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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利基于大数据分析的OCR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：CN119863805B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411924639.9，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权基于大数据分析的OCR识别系统是由尹勇;李晨设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于大数据分析的OCR识别系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于大数据分析的OCR识别系统，涉及光学字符识别技术领域，该系统包括：环境数据采集模块、数据预处理模块、大数据分析与处理模块、模型选择与调整模块、OCR识别模块以及反馈优化模块；本发明通过运用多种传感器和复杂的数据预处理技术，提升了OCR识别系统的环境适应能力，系统能够实时采集环境湿度、温度、光线、震动和倾斜多维度数据，并通过滤波器去除噪声、归一化处理步骤，提升了数据的准确性和可靠性，在文字图像数据的预处理上，能够自动裁剪文字区域、去除背景部分，并根据光线强度进行自适应的图像增强处理，包括低光照下的直方图均衡化和强光下的伽马校正，从而降低了环境因素对OCR识别效果的影响。

本发明授权基于大数据分析的OCR识别系统在权利要求书中公布了：1.基于大数据分析的OCR识别系统，其特征在于，该系统包括：环境数据采集模块、数据预处理模块、大数据分析与处理模块、模型选择与调整模块、OCR识别模块以及反馈优化模块； 环境数据采集模块：通过在OCR设备周边布置电容式湿度传感器、热电偶温度传感器、包含光电二极管与光学滤镜的光线传感器、压电式震动传感器以及MEMS三轴倾斜传感器，实时获取环境湿度、温度、光线、震动和倾斜数据，同时获取待识别的文字图像数据； 数据预处理模块：对传感器采集的各类环境数据使用巴特沃斯低通滤波器去除噪声后归一化处理，对于文字图像数据自动裁剪文字区域，去除无关的背景部分，依据光线强度通过自适应方法对图像进行增强处理，包括低光照下的直方图均衡化和强光下的伽马校正，同时采用中值滤波去除图像中的椒盐噪声和高斯噪声； 大数据分析与处理模块：接收预处理后的传感器数据，利用Hadoop HDFS存储环境和识别数据，同时，使用MySQL管理数据元信息，通过环境复杂度综合评估公式量化环境对OCR识别的复杂程度，设E为环境复杂度，H为湿度值，T为温度值，L为光线强度，V为震动强度，I为倾斜角度，ω1、ω2、ω3、ω4、ω5为对应权重，计算公式为：其中，H0、T0、L0分别为湿度、温度、光线强度的理想参考值，Hmax、Hmin、Tmax、Lmax、Lmin分别为湿度、温度、光线强度的测量范围最大值和最小值，再通过文字变形模糊程度预测公式预测湿度和温度变化对文字产生变形模糊的程度，设DHT为湿度和温度导致的文字变形模糊程度，α、β为湿度和温度对文字变形影响的系数，计算公式为：DHT＝α×H‑H02+β×T‑T02； 模型选择与调整模块：建立包含多种OCR模型的模型库，环境复杂度综合评估值E低于设定阈值Eth，模型选择与调整模块选择简单的OCR模型，环境复杂度综合评估值E超过阈值Eth，依环境变化类型和程度选复杂模型； OCR识别模块；在文字识别中，执行识别时分别使用相应算法，并结合环境信息和文字变形预测校正结果，同时针对纸质、显示屏不同文字载体的特性调整识别参数； 反馈优化模块：将OCR识别结果和中间数据反馈给大数据分析模块，通过评估指标评估系统性能，对比历史结果发现问题后向大数据分析和模型调整模块提出优化建议。

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