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龙图腾网获悉浪潮通用软件有限公司申请的专利一种基于大模型的单据识别方法、系统及设备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：CN120564217B 。

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：202511053501.0，技术领域涉及：G06V30/42；该发明授权一种基于大模型的单据识别方法、系统及设备是由刘天文;唐昌明;陈浩;马士中;王金丽;王印智设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大模型的单据识别方法、系统及设备在说明书摘要公布了：本发明属于单据识别领域，提供了一种基于大模型的单据识别方法、系统及设备，获取包含文字信息的单据图像数据，对获取的单据图像数据进行预处理；对预处理后的图像进行图像质量、语言分布和布局复杂度的评估，综合评估结果，确定单据图像数据的处理路径；根据确定的处理路径，调用相应的光学字符识别模型对单据图像数据中的文本信息进行提取；利用预训练后的深度学习大模型对提取出的文本数据进行深层次的语义分析，提取关键特征信息；对文本信息或提取的关键特征信息进行规则合规性分析，根据分析结果，生成识别分析报告。本发明提高了处理速度和准确性，增强了对于各种单据格式的适应能力，有效解决了现有技术中存在的局限。

本发明授权一种基于大模型的单据识别方法、系统及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于大模型的单据识别方法，其特征是，包括以下步骤： 获取包含文字信息的单据图像数据，对获取的单据图像数据进行预处理； 对预处理后的图像进行图像质量、语言分布和布局复杂度的评估，综合评估结果，确定单据图像数据的处理路径； 根据确定的处理路径，调用多语言光学字符识别模型或光学字符识别模型，对单据图像数据中的文本信息进行提取； 当调用多语言光学字符识别模型时，基于提取的文本信息，将其中的不同语言的文本信息映射到统一语义空间，利用预训练后的深度学习大模型对提取出的文本数据进行深层次的语义分析，提取关键特征信息； 对文本信息或提取的关键特征信息进行规则合规性分析，以确定其符合预定的规则要求； 根据分析结果，生成识别分析报告； 综合评估结果，确定单据图像数据的处理路径的过程包括：利用路径决策函数确定最优处理路径，选择的具体方案为： ； 其中，为归一化后的图像质量评分，范围在，1为图像质量最佳，和分别为不同语言的分布比例，C为归一化后的布局复杂度，范围在，1为最复杂，、、、分别为权重参数，根据历史数据学习或经验设置，、为预配置的阈值； 其中，处理路径为调用多语言光学字符识别模型，调用深度学习大模型提取关键特征； 为仅调用光学字符识别模型，不调用预训练后的深度学习大模型，直接对识别到的文本信息进行规则合规性分析； 为调用光学字符识别模型，对识别到的文本信息中涉及预配置的关键字段信息，调用预训练后的深度学习大模型进行分析，再进行规则合规性分析。

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