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龙图腾网获悉中邮建技术有限公司申请的专利基于多视角图像采集匹配的智能车牌识别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：CN120932220B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511460301.7，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权基于多视角图像采集匹配的智能车牌识别系统是由单峰;王轶;金陈;袁奕飞;赵书亚;杨永斌;张健设计研发完成，并于2025-10-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多视角图像采集匹配的智能车牌识别系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多视角图像采集匹配的智能车牌识别系统，属于多视角图像采集与智能匹配融合技术领域。包括数据图像采集模块、车牌检测模块、数据融合模块和反馈模块，图像采集模块，用于同步采集多角度的车辆图像数据并进行预处理；车辆检测模块，用于车牌区域定位和车牌字符识别，获得检测结果并评估可信度；当可信度大于可信阈值，进行数据融合；数据融合模块，用于融合多视角的检测结果，输出最优的车牌号码匹配结果和全局置信度；反馈模块，用于根据全局置信度判断是否触发人工审核指令；本发明通过多视角数据融合和智能匹配算法，显著提高车牌识别的准确率和稳定性。

本发明授权基于多视角图像采集匹配的智能车牌识别系统在权利要求书中公布了：1.基于多视角图像采集匹配的智能车牌识别系统，其特征在于，所述系统包括数据图像采集模块、车牌检测模块、数据融合模块和反馈模块： 图像采集模块，用于同步采集多角度的车辆图像数据并进行预处理； 车辆检测模块，用于车牌区域定位和车牌字符识别，获得检测结果并评估可信度；当可信度大于可信阈值，进行数据融合；车辆检测模块包括车牌定位单元、字符识别单元和可信单元： 所述车牌定位单元，用于采用改进的YOLO-v5网络架构对处理后的车辆图像数据进行车牌区域定位，输出车牌边界框和定位置信度，具体包括： 通过YOLO网络，输入处理后的车辆图像数据，输出车牌边界框和车牌类别概率； 提取历史边框识别数据，包括预测边界框数据和对应的真实边界框数据，计算检测框的回归损失，计算公式为： ； ； 其中，表示预测边界框与真实边界框的偏差，和分别表示预测边界框和真实边界框的横坐标，和分别表示预测边界框和真实边界框的纵坐标，和分别表示预测边界框和真实边界框的长，和分别表示预测边界框和真实边界框的高，表示第i条历史边框识别数据的预测边界框与真实边界框的偏差，N表示历史边框识别数据的总数； 通过历史边框识别数据中预测边界框和真实边界框的的交并比，获得平均交并比作为IoU重叠度； 根据检测框的回归损失、车牌类别概率和IoU重叠度，计算定位置信度，计算公式为：；其中，、和表示定位系数； 所述字符识别单元，用于根据预置的字符识别网络结构对处理后的图像识别数据进行字符识别，输出字符识别结果，并计算识别置信度Cr，具体过程如下： 获取字符识别结果，提取每个字符的分类概率，计算字符的分类概率平均值作为字符分类概率；根据序列到序列解码的概率作为CTC解码概率；根据字符识别长度与标准车牌长度的匹配度作为序列长度匹配； 根据字符分类概率、CTC解码概率和序列长度匹配计算识别置信度，计算公式为：；其中，、和表示识别系数； 所述可信单元，用于对车牌区域定位结果和字符识别结果进行可信度评估，包括： 基于拉普拉斯算子的清晰度评估计算图像清晰度评分，通过图像亮度分布的均匀性评估计算光照条件评分，通过车牌平面与相机平面的角度偏差计算角度偏移评分，获得图像质量评估置信度Cq，计算公式为：；其中，表示图像质量评估系数； 将字符识别结果与标准车牌格式进行匹配，获得匹配度M_format，根据字符识别结果判断字符类型是否正确，根据车牌边界框判断车牌长度是否符合规范，获得格式验证置信度Cf，计算公式为：；其中，表示格式评估系数，表示字符类型判断结果，C表示车牌长度判断结果； 结合定位置信度、识别置信度、图像质量评估置信度和格式验证置信度评估检测结果的可信度，评估公式为：；其中，表示系数； 当可信度大于可信阈值时，进行数据融合；当可信度小于等于可信阈值时，触发人工复核指令，进入人工复核队列； 数据融合模块，用于融合多视角的检测结果，输出最优的车牌号码匹配结果和全局置信度； 反馈模块，用于根据全局置信度判断是否触发人工审核指令。

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