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。