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龙图腾网获悉厦门厦华科技有限公司申请的专利基于机器学习的书写轨迹优化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：CN120747983B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511255655.8，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权基于机器学习的书写轨迹优化系统是由薛元;商永金;谢特辉设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器学习的书写轨迹优化系统在说明书摘要公布了：本发明提出基于机器学习的书写轨迹优化系统，涉及机器学习与人工智能技术领域，包括数据采集模块，同步采集惯性测量与视觉轨迹数据，经动态对齐和坐标统一生成标准化书写数据；特征提取与融合模块，提取时空特征，通过跨模态注意力机制融合多源特征；模型构建模块，构建双分支多任务协同模型，分类分支预测字符类别，回归分支生成时空坐标序列，并设计融合交叉熵损失、轨迹距离误差及形状约束损失的多目标优化函数；轨迹生成与识别模块，基于动态划分的两阶段训练策略，第一训练阶段优化轨迹整体形状相似性，第二训练阶段强化轨迹点距离精度，实现高精度轨迹重建与字符识别。本发明有效解决书写抖动问题，提升轨迹平滑性与识别鲁棒性。

本发明授权基于机器学习的书写轨迹优化系统在权利要求书中公布了：1.基于机器学习的书写轨迹优化系统，其特征在于，包括： 数据采集模块：基于预设的同步策略采集书写过程的第一书写数据，包括惯性测量数据与视觉轨迹数据；对所述第一书写数据进行预处理生成第二书写数据，所述预处理包括动态长度对齐、坐标系统一和动态视觉补偿； 特征提取与融合模块：通过预设的特征模型对所述第二书写数据进行特征提取和融合生成融合特征；所述特征模型基于卷积神经网络和长短期记忆网络构建； 模型构建模块：构建多任务协同模型，所述多任务协同模型为双分支架构，基于所述双分支架构设置不同的损失函数；基于动态划分的两训练阶段训练所述多任务协同模型，包括第一训练阶段优化书写轨迹的形状相似性和第二训练阶段强化书写轨迹点的距离精度； 所述双分支架构包括第一分支和第二分支； 所述第一分支为分类分支，由全连接层和Softmax层构成，用于生成字符类别的概率分布； 所述第二分支为回归分支，由全连接层和重塑层构成，用于生成所述书写轨迹的时空坐标序列； 所述多任务协同模型的主干由卷积神经网络和长短期记忆网络进行残差连接构成； 所述两训练阶段包括第一训练阶段和第二训练阶段； 所述两训练阶段的动态划分机制如下： 所述第一训练阶段通过最小化形状约束损失来提升书写轨迹的整体平滑性和形状一致性，并在回归损失中，提高形状损失权重的值，用以放大形状约束的影响； 当形状相似性损失的第一平均变化率小于预设的第一阈值时判定形状相似性初步收敛，切换至所述第二训练阶段； 所述第二训练阶段通过在所述回归损失中提高距离损失权重，优化时空坐标序列中轨迹点的绝对位置精度，当第二平均变化率小于预设的第二阈值或达到预设的最大训练次数时，停止模型训练； 轨迹生成与识别模块：将所述融合特征输入至所述多任务协同模型生成字符类别的概率分布和书写轨迹的时空坐标序列。

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