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龙图腾网获悉信雅达科技股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的移动端驾驶证识别方法和系统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：CN115063826B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202210712931.9，技术领域涉及：G06V30/42；该发明授权一种基于深度学习的移动端驾驶证识别方法和系统是由王毅;林陶;徐琳;宣明辉;林路设计研发完成，并于2022-06-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的移动端驾驶证识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的移动端驾驶证识别方法和系统，所述方法包括：构建基于Pytorch深度学习模型的驾驶证分割检测模型、角度检测模型和驾驶证文字检测模型；将训练好的驾驶证分割检测模型、角度检测模型和驾驶证文字检测模型转化为ONNX格式模型，并将对应的ONNX格式模型保存于移动终端；通过移动终端识别驾驶证图像，并将图像输入到所述驾驶证分割角度检测模型和角度检测模型，通过所述驾驶证分割检测模型和角度检测模型将驾驶证文字区域识别并去除背景后翻转为标准角度；将所述驾驶证分割检测模型和角度检测模型处理后的图像信息输入到所述驾驶证文字检测模型中，识别驾驶证文字信息。

本发明授权一种基于深度学习的移动端驾驶证识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的移动端驾驶证识别方法，其特征在于，所述方法包括： 构建基于Pytorch深度学习模型的驾驶证分割检测模型、驾驶证角度检测模型和驾驶证文字检测模型； 将训练好的驾驶证分割检测模型、驾驶证角度检测模型和驾驶证文字检测模型转化为ONNX格式模型，并将对应的ONNX格式模型保存于移动终端； 通过移动终端识别驾驶证图像，并将图像输入到所述驾驶证分割检测模型和驾驶证角度检测模型，通过所述驾驶证分割检测模型和驾驶证角度检测模型将驾驶证文字区域识别并去除背景后翻转为标准角度； 将所述驾驶证分割检测模型和驾驶证角度检测模型处理后的图像信息输入到所述驾驶证文字检测模型中，识别驾驶证文字信息； 其中所述驾驶证文字检测模型包括多类型文字检测模型和文字识别模型，所述多类型文字检测模型为文字检测算法DBNet通过Pytorch模型训练获取，所述多类型文字检测模型在需要获取的字段文字形成方形结构四个顶点标注后作为所述多类型文字检测模型的类别标签，所述多类型文字检测模型根据标注的类型预测输出包括文字区域的预测二值图和字段类型； 将裁剪后的文字区域输入到文字识别模型中，所述文字识别模型包括：将识别的文字区域作为切片进行缩放，并将缩放后的切片进行归一化处理，将归一化处理后的文字区域采用训练好的CRNN+CTC模型进行识别，输出所述CRNN+CTC模型中对应汉字的置信度，将置信度最高的汉字输出作为识别结果。

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