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龙图腾网获悉拓扑丝路(南京)科技有限公司申请的专利基于CV-NLP融合算法的数字化进出口智能审核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：CN121640438B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202610155878.5，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权基于CV-NLP融合算法的数字化进出口智能审核方法是由裘嘉;吴仲夏设计研发完成，并于2026-02-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CV-NLP融合算法的数字化进出口智能审核方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能审核技术领域，公开了基于CV‑NLP融合算法的数字化进出口智能审核方法，包括：对进出口单证包的图像序列进行图像坐标标准化处理，利用语义概率与版式先验属性生成包含连续可信权重的唛头候选版块集合；根据版块集合的归一化面积尺度分布，计算表征单证包内层级结构破碎程度的版面层级复杂度参数；基于该参数生成多级分辨率采样权重分布，并利用该分布确定的权重对候选版块进行多尺度识别及概率融合；结合版面几何属性分别计算表征结构碎片化偏置的字符结构碎片化度量值，以及表征跨页版面落点离散程度的区域定位波动性度量值；最后构建综合风险评估模型，输出量化表征件级身份可观测性风险的智能审核结果。

本发明授权基于CV-NLP融合算法的数字化进出口智能审核方法在权利要求书中公布了：1.基于CV-NLP融合算法的数字化进出口智能审核方法，其特征在于，包括： 对进出口单证包的图像序列进行图像坐标标准化处理，并通过语义概率与版式先验属性的联合定位，生成包含连续可信权重的唛头候选版块集合； 根据所述唛头候选版块集合中各版块的归一化面积尺度分布，计算配置为表征单证包内层级结构破碎程度的版面层级复杂度参数，包括： 计算所述唛头候选版块集合中每个版块的面积占其所在页面总面积的比值，得到归一化面积尺度； 以所述连续可信权重为加权项，统计归一化面积尺度大于设定阈值的版块的权重之和，构建随尺度变化的加权经验生存统计量； 在对数坐标系下，对所述加权经验生存统计量与所述归一化面积尺度之间的关系进行线性回归拟合，将拟合得到的斜率数值的绝对值作为所述版面层级复杂度参数； 基于所述版面层级复杂度参数生成多级分辨率采样权重分布，并利用该分布确定的权重对所述唛头候选版块集合进行多尺度识别及概率融合； 基于多尺度识别结果与版面几何属性，分别计算配置为表征结构碎片化偏置的字符结构碎片化度量值，以及配置为表征跨页版面落点离散程度的区域定位波动性度量值； 其中，字符结构碎片化度量值包括： 将识别得到的字符串分解为字母段、数字段及分隔符段的组合序列，计算字符串中片段数量与字符串总长度的比值，得到形态复杂度； 利用所述版面层级复杂度参数计算当前层级下的期望尺度形态平衡值； 计算每个版块的归一化面积尺度的对数值与经过加权调整后的形态复杂度之和，并计算该和值与所述期望尺度形态平衡值之间的差值的平方； 利用所述连续可信权重对所述差值的平方进行加权平均计算，将得到的加权平均结果作为所述字符结构碎片化度量值； 其中，区域定位波动性度量值，包括： 提取所述唛头候选版块集合中每个版块的归一化中心坐标及主轴方向角度，构建每个版块的几何锚点向量； 利用所述连续可信权重，计算所有版块的几何锚点向量相对于加权均值向量的加权协方差矩阵； 计算所述加权协方差矩阵的迹，并将该迹的数值作为所述区域定位波动性度量值； 构建包含所述版面层级复杂度参数、字符结构碎片化度量值及区域定位波动性度量值的综合风险评估模型，并通过综合风险评估模型输出量化表征件级身份可观测性风险的智能审核结果。

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