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龙图腾网获悉余姚市机器人研究中心;浙江大学申请的专利基于迭代适应和匹配算法的手写汉字笔画拆分方法及装置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：CN116959002B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202310512711.6，技术领域涉及：G06V30/226；该发明授权基于迭代适应和匹配算法的手写汉字笔画拆分方法及装置是由王进;仲岳灵风;茅译文;刘华雨设计研发完成，并于2023-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于迭代适应和匹配算法的手写汉字笔画拆分方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了基于迭代适应和匹配算法的手写汉字笔画拆分方法及装置，对图像进行预处理，检测手写汉字笔画拆分关键点，获得拆分关键点集，拆分点匹配；具体地，基于迭代适应点法D‑P对连通域分割后的手写汉字轮廓进行关键点检测，并对关键点集构成的多边形进行凹点判断，得到由凹点组成的拆分关键点集；通过在凹点集中引入凹点的闵式距离和余弦距离这两个指标作为权值构建匹配的二部图，基于匈牙利匹配算法HMA进行拆分点匹配，得到最终用于切割笔画的凹点对。本发明能够实现面向机器人书写的具有复杂轮廓的手写汉字无人工干预的高准确率笔画拆分。

本发明授权基于迭代适应和匹配算法的手写汉字笔画拆分方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于迭代适应和匹配算法的手写汉字笔画拆分方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤1：手写汉字图像预处理，获取字符边缘； 步骤2：通过字符边缘像素点，进行手写汉字轮廓关键点检测，得到像素坐标关键点集； 步骤3：手写汉字笔画拆分关键点分析；通过像素坐标关键点构成的几何图形顶点的凹凸性，将凹点作为手写汉字的笔画拆分特征点； 步骤4：构建最小权值代价函数，基于凹点间的距离，以及平均笔画宽度，计算手写汉字的笔画拆分特征点匹配的最小权值，具体包括如下步骤： 步骤4.1：定义描述笔画凹点匹配的闵式距离，两个属于凹点集的凹点和在维空间中的闵式距离表征如下： 其中，i表示连通域索引，x、y分别表示关键点横纵轴坐标，表示闵式距离计算中权衡 曼哈顿距离的权重，表示闵式距离计算中权衡欧几里得距离的权重； 步骤4.2：定义描述笔画连通域凹点匹配的余弦相似度，设各个凹点的出入向量和组成的向量空间为和，第个凹点的出入向量表示为和，凹点的出入向 量表示如下： 其中，，，，a表示凹点的个数，表示将所有关键点首尾顺次连接建立的拓扑多边形，×3表示对应的i、x、y 列，k表示关键点个数，表示当前第n个关键点； 步骤4.3：定义描述笔画凹点匹配的余弦相似度，当前凹点的入向量和 下一个凹点的出向量在维空间中的余弦相似度表征如下： 其中，表示第n个关键点入向量与下一个凹点的出向量形成的角度； 步骤4.4：权值代价包含闵式距离和余弦相似度和平均笔画宽度，具体公式为： 将凹点匹配转化为二部图的最小权值代价的匹配； 步骤5：手写汉字笔画拆分，基于最小权值代价函数，对凹点集进行匹配，得到匹配关系；对于未匹配的凹点，遍历凹点集，基于最小权值，找到与其他未匹配凹点间的增广路径，将增广路径上的匹配关系取反，完成匹配关系的更新，将匹配的凹点集作为笔画拆分点集； 步骤6：基于笔画交叉类型，从笔画拆分点集中搜索笔画拆分点对，对手写汉字笔画进行拆分。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人余姚市机器人研究中心;浙江大学，其通讯地址为：315400 浙江省宁波市余姚市凤山街道冶山路479号科创大厦12楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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