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申请/专利权人：金数信息科技(苏州)有限公司

摘要：本发明公开了一种基于全感知的纸质文档智能识别方法，包括利用光学字符识别技术转换图像中的文本为可编辑格式。使用压力传感器和表面扫描技术测量纸张的厚度和表面纹理。通过光谱分析技术检测纸张和墨水的化学成分。通过声学传感器模块，捕捉书写时产生的声波，分析纸张质地和书写压力。将各传感器获取的数据整合，构建多模态数据集。输入数据处理与深度学习模块进行预处理、特征提取和模式识别，生成初步文档特征数据。输入语义理解与文档分析模块，解析文档内容和上下文。输入文档保护与管理建议模块，评估保存状态和潜在风险，生成保护和保存建议。本发明确保了文档的长期保存和价值维护，极大地提升了文档管理的效率和准确性。

主权项：1.一种基于全感知的纸质文档智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、多模态传感器模块的初始化步骤，使用光学传感子模块、触觉传感子模块、化学传感子模块和声学传感子模块对纸质文档进行同步扫描，获取纸质文档的视觉图像、物理感知数据、化学信息和声音数据；S2、使用光学传感器模块，使用摄像头和扫描设备，通过光学字符识别技术转换数字图像中的文本为可编辑格式；S3、结合触觉传感器模块，使用压力传感器和表面扫描技术测量纸张的厚度和表面纹理；S4、利用化学传感器模块，通过光谱分析技术和化学传感器检测纸张和墨水的化学物质，生成化学特性概况；S5、通过声学传感器模块，捕捉书写时产生的声波，分析纸张质地和书写压力，利用音频分析函数分析由文档书写或交互引起的振动；S6、将光学传感器模块、触觉传感器模块、化学传感器模块和声学传感器模块中获取的数据整合构建多模态数据集；S7、将获取的多模态数据集输入数据处理与深度学习模块进行预处理，通过数据预处理子模块对多模态数据集进行标准化和清理，去除噪声、调整亮度并进行归一化处理；S8、利用特征提取子模块从多模态数据集中的视觉图像中提取视觉特征，并通过声音和化学分析工具从声学和化学数据中提取相关特征；S9、通过模式识别子模块结合机器学习模型，对提取的多模态数据集进行分类和识别，生成初步文档特征数据；S10、将初步文档特征数据输入语义理解与文档分析模块，通过文本解析子模块解析文档内容，提取结构和语义信息；S11、利用上下文理解子模块，根据文档内容和外部知识库，分析文档的深层意义和语境，结合历史数据和文化背景知识，进行语义分析和理解；S12、将解析后的语义信息和文档特征数据输入文档保护与管理建议模块，通过条件评估子模块评估文档的保存状态和潜在风险；S13、基于评估结果，通过保护建议子模块生成针对文档类型的保存和修复建议，提供适宜的温度、湿度条件和处理方法；S14、输出完整的文档识别和保护建议报告，支持后续的文档管理和维护工作。

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