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申请/专利权人：陕西长安华科发展股份有限公司

摘要：本公开是关于一种数据要素资产化的主动治理方法及装置、介质、设备，涉及大数据管理技术领域，该方法包括：从区块链网络中获取数据生产者上传的原始数据资源；对原始图像扫描数据资源进行图像识别，得到原始图像识别结果数据，并对原始电子化数据资源以及原始图像识别结果数据进行数据清洗，得到数据清洗结果；对数据清洗结果进行数据整合，得到数据整合结果，并对数据整合结果进行数据标准化处理，得到标准数据资源；将标准数据资源上传至区块链网络中，以使得数据消费者从区块链网络中获取标准数据资源，并根据标准数据资源进行数据业务应用，以实现数据要素资产化。本公开提高了标准数据资源的精确度。

主权项：1.一种数据要素资产化的主动治理方法，其特征在于，包括：从区块链网络中获取数据生产者上传的原始数据资源；其中，所述原始数据资源包括原始电子化数据资源以及原始图像扫描数据资源；对所述原始图像扫描数据资源进行图像识别，得到原始图像识别结果数据，并对所述原始电子化数据资源以及原始图像识别结果数据进行数据清洗，得到数据清洗结果；其中，所述原始图像扫描数据资源包括由手写文字构成的图像扫描数据；对所述数据清洗结果进行数据整合，得到数据整合结果，并对所述数据整合结果进行数据标准化处理，得到标准数据资源；将所述标准数据资源上传至区块链网络中，以使得数据消费者从所述区块链网络中获取所述标准数据资源，并根据所述标准数据资源进行数据业务应用，以实现数据要素资产化；其中，对所述原始图像扫描数据资源进行图像识别，得到原始图像识别结果数据，包括：利用预设的文字行数判断模型中的主干特征提取网络对所述原始图像扫描数据资源进行下采样处理，得到第一局部特征；利用预设的文字行数判断模型中的颈部特征融合网络对所述第一局部特征进行从深层到浅层、再从浅层到深层的双向融合，得到第一全局特征；利用预设的文字行数判断模型中的头部特征检测网络对所述第一全局特征中包括的文字信息的位置信息进行检测，得到所述原始图像扫描数据资源中包括的文字行数，并根据文字行数对所述原始图像扫描数据资源的图像分辨率进行自适应调整，得到标准待识别图像；基于多维度的图像识别模型对所述标准待识别图像进行图像识别，得到多个子图像识别结果；所述多维度的图像识别模型包括第一图像识别模型、第二图像识别模型、…、第N图像识别模型；所述第一图像识别模型、第二图像识别模型、…、第N图像识别模型的模型结构一致，所述第一图像识别模型包括第一编码模块、第一解码模块以及第一归一化模块；对各所述子图像识别结果进行切分，得到多个子图像切分结果，并确定各所述子图像切分结果在所述子图像识别结果中的图像位置；对各所述子图像识别结果中处于相同的图像位置的子图像切分结果进行投票，得到目标切分结果，并对所述目标切分结果进行拼接融合，得到所述图像识别结果数据；其中，基于多维度的图像识别模型对所述标准待识别图像进行图像识别，得到多个子图像识别结果，包括：基于第一图像识别模型对所述标准待识别图像进行图像识别，得到第一子图像识别结果，包括：基于第一编码模块对所述标准待识别图像进行编码处理得到第二局部特征，并基于第一解码模块对所述第二局部特征进行解码处理，得到第二全局特征；基于第一归一化模块对所述第二全局特征进行分类处理，得到第一子图像识别结果；基于第二图像识别模型、…、第N图像识别模型对所述标准待识别图像进行图像识别，得到第二子图像识别结果、…、第N子图像识别结果；其中，所述子图像识别结果的数量与多维度的图像识别模型中包括的图像识别模型的数量一致。

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