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龙图腾网获悉中国工商银行股份有限公司申请的专利磁带信息识别方法、装置、存储介质以及电子设备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：CN116843942B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202310576804.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权磁带信息识别方法、装置、存储介质以及电子设备是由刘钊设计研发完成，并于2023-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本磁带信息识别方法、装置、存储介质以及电子设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种磁带信息识别方法、装置、存储介质以及电子设备。涉及人工智能领域。该方法包括：获取目标磁带的图像信息，其中，图像信息中包括磁带外观图片；通过文字识别模型获取磁带外观图片中的目标图像，并识别目标图像，得到磁带编号，其中，目标图像中包括磁带编号；通过图像识别模型识别磁带外观图片，得到目标磁带所属的目标机构和目标磁带的目标型号；将磁带编号、目标机构以及目标型号发送至目标磁带对应的用户端。通过本申请，解决了相关技术中通过人工识别的方式对磁带进行区分的方法效率低的问题。

本发明授权磁带信息识别方法、装置、存储介质以及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种磁带信息识别方法，其特征在于，包括： 获取目标磁带的图像信息，其中，所述图像信息中包括磁带外观图片； 通过文字识别模型获取所述磁带外观图片中的目标图像，并识别所述目标图像，得到磁带编号，其中，所述目标图像中包括所述磁带编号； 通过图像识别模型识别所述磁带外观图片，得到所述目标磁带所属的目标机构和所述目标磁带的目标型号； 将所述磁带编号、所述目标机构以及所述目标型号发送至所述目标磁带对应的用户端； 其中，所述图像识别模型中包括第一图像识别子模型和多个第二图像识别子模型；通过图像识别模型识别所述磁带外观图片，得到所述目标磁带所属的目标机构和所述目标磁带的目标型号，包括：将所述磁带外观图片输入所述第一图像识别子模型中，得到所述磁带外观图片所属的目标机构，其中，所述第一图像识别子模型通过多个样本外观图片以及每个样本外观图片所属的样本机构训练得到；从所述多个第二图像识别子模型中确定所述目标机构关联的目标识别子模型；将所述磁带外观图片输入所述目标识别子模型中，得到所述目标磁带的目标型号，其中，所述目标识别子模型通过多个样本外观图片以及每个样本外观图片的样本型号训练得到； 所述图像识别模型中的子模型通过以下方式训练得到：对于每个子模型，获取所述子模型关联的第一样本数据集合，其中，所述第一样本数据集合用于对所述子模型进行训练，其中，所述子模型中包括所述第一图像识别子模型或所述第二图像识别子模型；获取M个预设函数，并依次将每个函数作为所述子模型中的函数，得到M个初始子模型；将所述第一样本数据集合输入每个初始子模型中，得到M组识别结果；计算每组识别结果的准确率，得到M个准确率，并选取所述M个准确率中的最大值，得到第一最大准确率，并将所述第一最大准确率对应的初始子模型确定为应用于所述图像识别模型中的子模型； 在获取M个预设函数之前，所述方法还包括：对于每个预设函数，获取所述预设函数关联的第二样本数据集合，其中，所述第二样本数据集合用于对所述预设函数的参数进行计算；将所述预设函数设置为所述子模型中的函数，得到第一预设子模型；随机生成N组预设函数的参数值，得到N组参数值，并将每组参数值配置在所述第一预设子模型中，得到N个第二预设子模型；将所述第二样本数据依次输入每个第二预设子模型中，得到N组识别结果；计算每组识别结果的准确率，得到N个准确率，并选取所述N个准确率中大于预设准确率的准确率，得到P个准确率，并获取所述P个准确率对应的参数值，得到P组参数值；由所述P组参数值构成参数值选取区间，并通过遗传算法在所述参数值选取区间中确定所述准确率最大的参数值，得到目标参数值；将所述目标参数值添加至所述预设函数中； 通过遗传算法在所述参数值选取区间中确定所述准确率最大的参数值，得到目标参数值，包括：在所述参数值选取区间中选取任意参数值，得到初始参数值；将所述初始参数值配置在所述第一预设子模型中，得到候选子模型；将所述第二样本数据输入所述候选子模型中，得到候选结果，并根据所述候选结果计算准确率，得到候选准确率；根据所述遗传算法对所述初始参数值进行迭代计算，得到更新后的初始参数值，其中，所述更新后的初始参数值位于所述参数值选取区间中；根据所述更新后的初始参数值重复计算候选准确率，直至所述遗传算法完成H次迭代计算，得到H个候选准确率；将所述H个候选准确率中的最大候选准确率对应的参数值确定为所述目标参数值。

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