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申请/专利权人：北京航空航天大学杭州创新研究院
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的手写棋谱辅助录入方法及装置，所述方法包括对神经网络进行训练，得到训练好的神经网络模型；将待处理的手写棋谱输入到神经网络模型中进行识别，对棋谱进行初步排列；通过预设的棋局规则对棋谱信息进行规范化后录入并保存。本发明利用深度学习算法得到神经网络模型，通过神经网络识别手写棋谱上的棋局信息，结合棋类规则，对手写棋谱进行规范化的信息录入；能够避免人工录入的麻烦及降低了人工成本，除此之外，能够使得手写棋谱容易保存及容易恢复。
主权项：1.一种基于深度学习的手写棋谱辅助录入方法，其特征在于，包括：对神经网络进行训练，得到训练好的神经网络模型；将待处理的手写棋谱输入到所述神经网络模型中进行识别，对所述棋谱进行初步排列；通过预设的棋局规则对棋谱信息进行规范化后录入并保存；所述通过预设的棋局规则对棋谱信息进行规范化，包括：逐步检测识别输入的棋谱信息，并对每一步进行录入；所述对每一步进行录入，包括：如果待走新一步在可选走法范围内，则直接记录为新一步；如果待走新一步与可选走法均不一致，则将计算所述待走新一步和所有可选走法的相似度，确定最大相似度，并将所述最大相似度与预设阈值进行对比，若所述最大相似度大于预设阈值，说明所述待走新一步识别不准确或书写不规范，则将所述最大相似度的可选走法确定为新一步并记录；若所述相似度小于预设阈值，说明棋局步数存在漏记或误记，则对所有的上一步可选走法进行反向推演，如果在预设的反推步数内存在推演走法与所述待走新一步的最大相似度大于预设阈值，则确定为漏记或误记，将所述最大相似度值对应的走法录入，如果超过所述反推步数仍无法确定待走新一步，则引入人工排查。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学杭州创新研究院 基于深度学习的手写棋谱辅助录入方法及装置
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