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龙图腾网恭喜北京和气聚力教育科技有限公司申请的专利基于人工智能和图注意力神经网络的试卷结构获取方法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：CN119418139B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202510018727.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于人工智能和图注意力神经网络的试卷结构获取方法是由于丁;田艳莉;王晨太;卢衡;曹翠妙;马铭设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能和图注意力神经网络的试卷结构获取方法在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种基于人工智能和图注意力神经网络的试卷结构获取方法，涉及智能信息提取技术领域，所述方法包括：获取设定数量的答卷图片；基于设定的分块规则分别对答卷图片进行分块，得到分块结果；对分块结果经过卷积神经网络变换得到的设定向量，进行归一化处理，得到节点特征图；根据设定的划分区域，对节点特征图进行标注后，得到标注结果；基于设定的答卷构建规则，结合标注结果，训练得到图注意力模型；采用训练好的图注意力模型对新的答卷进行预测；无需标注大量的类别信息，自动、精准地提取答卷上的全局结构信息，同时适用于后续各种类别试卷的处理，提高了泛化能力，对噪声和复杂排版的适应能力强。

本发明授权基于人工智能和图注意力神经网络的试卷结构获取方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能和图注意力神经网络的试卷结构获取方法，其特征在于，所述方法包括：获取设定数量的答卷图片；基于设定的分块规则分别对答卷图片进行分块，得到分块结果；对分块结果经过卷积神经网络变换得到的设定向量，进行归一化处理，得到节点特征图；根据设定的划分区域，对节点特征图进行标注后，得到标注结果；其中，该标注结果包括每个节点的划分区域标签信息；基于设定的答卷构建规则，结合标注结果，训练得到图注意力模型；采用训练好的图注意力模型对新的答卷进行预测；其中，所述基于设定的分块规则分别对答卷图片进行分块，得到分块结果，包括：通过Gabor变换分别得到每张答卷图片在频域上不同尺度和不同方向上的特征信息；其中，所述特征信息包括文本行；将每张答卷图片分别做块切割，并将对应的区域图像调整到相同大小；根据第一张答卷图片的相对位置获取所有答卷图片对应的每行文本的位置，并将每行文本作为一个节点；其中，每个节点包括：每张答卷图片Gabor变换的特征信息、第一张答卷图片与第二张答卷图片的Gabor变换的差值、第一张答卷图片与第三张答卷图片的Gabor变换的差值。

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