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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种手绘括号图识别方法及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：CN116311261B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310266969.2，技术领域涉及：G06V30/14；该发明授权一种手绘括号图识别方法及系统是由贤冠萌;王烨;王浩然;汤锦浩;于洪设计研发完成，并于2023-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种手绘括号图识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及模式识别领域，具体涉及一种手绘括号图识别方法及系统；该方法包括图像预处理模块处理待处理手绘图像得到预处理图像；计数模块获取预处理图像中的文字块个数和左大括号个数；左大括号识别模块结合计数结果得到所有左大括号的像素位置信息；通过像素位置信息去除预处理图像中的所有左大括号得到文字图像；采用文字块识别模块获取文字图像中所有文字块的像素边界信息和识别内容；采用层次逻辑生成模块生成左大括号与文字块间的层次逻辑树；通过Map映射函数将层次逻辑树映射为LaTex代码，通过编译代码在实验平台显示电子括号图像；本发明融合目标检测算法、像素域的聚类算法和目标技术算法，弥补手绘括号图像识别问题中的不足。

本发明授权一种手绘括号图识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种手绘括号图识别方法，其特征在于，获取待处理手绘图像输入实验平台，实验平台输出并显示该待处理手绘图像经过转换识别后的电子括号图像； 待处理手绘图像的转换识别过程，包括以下步骤： S1.通过图像预处理模块对待处理手绘图像进行预处理，得到预处理图像； S2.将预处理图像输入计数模块，获取预处理图像中的文字块个数和左大括号个数； S3.将预处理图像输入左大括号识别模块，结合步骤S2的计数结果得到所有左大括号的像素位置信息； 左大括号识别模块的操作过程包括： S31.采用yolov7网络搭建左大括号识别模型，通过标注手写左大括号数据集进行训练； S32.将预处理图像输入训练好的左大括号识别模型得到多个识别结果及其对应的相似度值，将所有识别结果根据其相似度值大小降序排列，引入计数模块输出的左大括号个数K，在降序排列结果中选取前K个识别结果作为真实识别结果； S33.提取真实识别结果中每个左大括号的像素位置信息并保存，像素位置信息包括每个左大括号的预测框的纵向最高值、纵向最低值、横向最高值和横向最低值； S34.根据像素位置信息将预处理图像中的所有左大括号去除得到文字图像； S4.通过像素位置信息去除预处理图像中的所有左大括号得到文字图像，并将其输入到文字块识别模块； S5.采用文字块识别模块获取文字图像中所有文字块的像素边界信息和识别内容； S6.基于文字块的像素边界信息和识别内容，以及左大括号的像素位置信息，采用层次逻辑生成模块生成左大括号与文字块间的层次逻辑树； 层次逻辑生成模块生成层次逻辑树的过程包括： S51.将所有左大括号按照像素位置信息中的左边界值升序排列，将所有文字块按照像素边界信息中的左边界值升序排列； S52.按顺序依次为每个左大括号的头部匹配一个文字块； S53.按顺序依次为每个左大括号的尾部匹配一个及以上的文字块； S54.为每个左大括号的尾部所匹配的文字块进行排序，最终得到层次逻辑树； S7.通过Map映射函数将层次逻辑树映射为LaTex代码，通过编译LaTex代码在实验平台显示电子括号图像。

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