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龍圖騰網恭喜江蘇電力信息技術有限公司申請的專利一種OCR識別模型訓練中的動態數據增強方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119206734B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411738937.9，技術領域涉及：G06V30/148；該發明授權一種OCR識別模型訓練中的動態數據增強方法是由吳鵬;周昊程;張澤;王飛翔;周宇;聞丹銀;朱兆生;王高峰;錢峰;陶進;沈楊楊設計研發完成，并于2024-11-29向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種OCR識別模型訓練中的動態數據增強方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種OCR識別模型訓練中的動態數據增強方法，本發明涉及文字訓練技術領域，解決了沒有針對動態圖像既可能發生移動同時又可能發生轉動的復雜綜合情況進行全面深入的分析的問題，本發明通過所確定的達標方向，從達標方向中確定融合方向，并基于所確定的融合方向對此模型進行融合訓練，優先識別其訓練階段是否達標，若達標，則無需進行關聯增強，若未達標，則通過分配所關聯的CPU利用率進行關聯增強，通過實際的增強效果，使對應模型在實際融合訓練過程中，可達到最佳的動態訓練效果，以此來提升對應模型針對于動態圖像的具體識別能力。

本發明授權一種OCR識別模型訓練中的動態數據增強方法在權利要求書中公布了：1.一種OCR識別模型訓練中的動態數據增強方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟一、基于所設定的訓練方向，此訓練方向包括水平移動方向以及旋轉方向，隨機選取一組訓練方向對此模型進行訓練，每次訓練過程中關聯的移動速度以及移動加速度均不同，針對于具體的訓練結果，確定達標方向或不達標方向；步驟二、基于所確定的不達標方向，在此模型內確定此不達標方向所關聯的模型區，通過對此模型區的原有深度以及寬度進行增強，并在增強過程中實時訓練，使不達標方向轉變為達標方向時停止增強；步驟三、基于所確定的達標方向，從達標方向中確定融合方向，并基于所確定的融合方向對此模型進行融合訓練，優先識別其訓練階段是否達標，若達標，則無需進行關聯增強，若未達標，則通過分配所關聯的CPU利用率進行關聯增強，具體子步驟為：S31、從達標方向中隨機選取一組達標水平移動方向以及一組達標旋轉方向進行組合記作融合方向，使訓練圖像按照此達標水平移動方向進行移動的同時按照達標旋轉方向進行旋轉，其移動以及旋轉過程中的移動速度以及旋轉速度均提前設定，且每個不同移動階段所對應的移動速度以及旋轉速度均不同，此移動階段不設定移動加速度以及旋轉加速度；S32、記錄對應移動階段所產出的時間值，其時間值為訓練圖像移動時開始至模型輸出文字時止之間的時段，并將每個不同移動階段所關聯的時間值進行均值處理，確定相關均值，并識別相關均值是否滿足：相關均值≥Y2，其Y2＞Y1，且Y2為預設值；若未滿足，則代表此融合方向達標，無需進行任何處理；若滿足，則代表此融合方向不達標，需進行關聯增強，關聯增強方式為：S321、優先記錄當前訓練時刻對應融合方向所占用的CPU利用率LY，從此模型的CPU緩沖區內進行關聯提取，此CPU緩沖區內的部分利用率屬于未被使用的資源，供訓練時進行調用，使LY進行提升，其提升的數值為一個單位的利用率，其單位為預設單位；S322、識別LY提升一個單位的利用率后相關均值的變化差值：此變化差值=利用率提升前的相關均值-利用率提升后的相關均值，將所確定的變化差值標定為Bz，再識別利用率提升前的相關均值與預設值Y2之間的總差值Zc，其Zc=Y2-利用率提升前的相關均值，采用Zc÷Bz=Ts確認待提升的單位利用率，再將LY提升（Ts-1）個單位的利用率，并鎖定提升后的相關均值JJ：若JJ＜Y2，則逐步降低變化后的LY使JJ滿足：JJ＜Y2且Y2與JJ之間的差值最小，并鎖定停止時刻前一時刻所對應的LY值記作執行值，后續依據此執行值對此融合方向進行數據識別；若JJ=Y2，則直接將當前時刻所提升的LY值作為執行值，后續依據此執行值對此融合方向進行數據識別；若JJ＞Y2，則再次逐步提升LY，并識別提升后對應的JJ是否低于提升前對應的JJ：若是，則逐步提升LY至JJ滿足：JJ≤Y2或JJ不降低時止；若否，則停止提升LY，并將當前時刻所提升的LY值作為執行值，后續依據此執行值對此融合方向進行數據識別。

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