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龙图腾网获悉华能曹妃甸港口有限公司;华能信息技术有限公司申请的专利一种基于机器学习的合同印章识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119832203B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411676128.X，技术领域涉及：G06V10/22；该发明授权一种基于机器学习的合同印章识别方法是由周泽平;孙守虎;李哲;谢世安;丁淑萍设计研发完成，并于2024-11-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的合同印章识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于机器学习的合同印章识别方法，涉及机器学习技术领域，包括有实时获取合同印章图像并进行图像筛选，得到目标印章图像；对目标印章图像进行分析与特征提取得到目标图像特征；基于引入机器学习算法对目标图像特征进行模式识别得到的第一印章识别结果，将当前合同印章与参考印章进行验证比对，判断当前合同是否合法。通过对实时获取的合同印章的图像进行图像筛选、分析处理与特征提取，得到目标图像特征；基于引入机器学习算法对目标图像特征进行模式识别得到的第一印章识别结果，将当前的合同印章与参考印章进行验证比对，判断当前合同是否合法，可实现快速准确地识别合同印章的真伪与类型，进而确定当前合同的合法性。

本发明授权一种基于机器学习的合同印章识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的合同印章识别方法，其特征在于，包括： 步骤1：利用设定采集工具实时获取目标合同的合同印章的图像，并进行图像筛选得到目标印章图像； 步骤2：对所述目标印章图像进行分析处理与特征提取，得到目标图像特征； 步骤3：引入机器学习算法，对所述目标图像特征进行模式识别，得到第一印章识别结果； 步骤4：基于所述第一印章识别结果，将当前目标合同的合同印章与参考印章进行验证比对，判断当前目标合同是否合法； 对所述目标印章图像进行分析处理与特征提取，得到目标图像特征，包括： 步骤11：对所述目标印章图像进行图像预处理，得到第一图像； 步骤12：计算所述第一图像的可用系数，若所述第一图像的可用系数大于设定可用阈值，则当前第一图像作为适用图像输出； 步骤13：否则，利用设定相机对当前目标合同的合同印章进行重新拍摄，得到第二拍摄图像集； 步骤14：从所述第二拍摄图像集中筛选出清晰度最高的图像进行预处理，得到第二图像； 步骤15：计算所述第二图像的可用系数，若所述第二图像的可用系数大于设定可用阈值，则将当前第二图像作为适用图像输出； 若所述第二图像的可用系数不大于设定可用阈值，则重复步骤13-15，直至输出适用图像； 步骤16：对所述适用图像进行特征提取，得到目标图像特征； 对所述适用图像进行特征提取，得到目标图像特征，包括： 步骤21：将所述适用图像输入预先建立的特征提取模型，得到第一特征集合； 步骤22：对所述适用图像利用设定特征提取算法进行特征提取，得到第二特征集合； 步骤23：将所述第一特征集合与第二特征集合进行相同特征类别的特征对比，得到第一特征对比结果； 步骤24：若所述第一特征对比结果为完全一致，则将当前第一特征对比结果的对应特征类别标注为有效特征类别； 将所述有效特征类别在第一特征集合中的对应特征内容作为目标图像特征输出； 若所述第一特征对比结果为存在不同，则将当前第一特征对比结果的对应特征类别标注为可疑特征类别； 步骤25：将所述可疑特征类别在第一特征集合的对应特征内容，与在第二特征集合中的对应特征内容进行对比得到的内容相同部分，标注为有用特征内容； 步骤26：将所述可疑特征类别在第一特征集合的对应特征内容，与在第二特征集合中的对应特征内容进行对比得到的内容不同部分，标注为第一待定特征内容； 将所述可疑特征类别在第二特征集合的对应特征内容，与在第一特征集合中的对应特征内容进行对比得到的内容不同部分，标注为第二待定特征内容； 步骤27：分别对所述第一待定特征内容与第二待定特征内容进行可信度分析，分别得到第一待定特征内容对应的可用特征内容与第二待定特征内容对应的可用特征内容； 步骤28：将所述可用特征内容补充至有用特征内容，再作为目标图像特征输出； 步骤29：若所述第一特征对比结果为完全不同，则对当前的特征提取模型进行优化处理后，重复步骤21-28直至得到目标图像特征输出或是达到最大迭代次数； 当达到最大迭代次数，仍无法获取目标图像特征，则向维护人员发送警示信号进行人工处理。

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