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本发明公开了一种基于深度学习的信息图表序列检测方法及系统，该方法步骤包括：获取信息图表以及信息图表中所有元素的元素类型和元素属性；根据信息图表中的元素，获取包含不同元素的截图；根据信息图表中的元素、包含不同元素的截图，训练识别信息图表中信息块的深度卷积网络；根据信息图表、信息图表中的元素、包含不同元素的截图和训练后的深度卷积网络，确定待识别信息图表中的信息块；根据待识别信息图表中的信息块识别结果，确定待识别信息图表中的信息序列。本发明对于信息图表的信息序列识别具有较高的准确性和鲁棒性。
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112507931 A (43)申请公布日 2021.03.16 (21)申请号 202011489925.9 (22)申请日 2020.12.16 (71)申请人 华南理工大学 地址
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