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龙图腾网获悉北京百度网讯科技有限公司申请的专利车牌识别方法、装置、电子设备和可读存储介质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：CN113963360B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202111054674.6，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权车牌识别方法、装置、电子设备和可读存储介质是由王学占;孔德超;左轶鹏;董勋设计研发完成，并于2021-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本车牌识别方法、装置、电子设备和可读存储介质在说明书摘要公布了：本公开提供了一种车牌识别方法、装置、电子设备和可读存储介质，涉及云服务、图像处理、深度学习等人工智能技术领域。其中，车牌识别方法包括：获取待检测图像，得到所述待检测图像中的车牌图像；根据所述车牌图像的高度值，得到所述车牌图像中的目标图像；根据所述目标图像得到第一识别结果，根据所述车牌图像得到第二识别结果；组合所述第一识别结果与所述第二识别结果，将组合结果作为所述待检测图像的车牌识别结果。本公开能够提升车牌识别的准确性和鲁棒性。

本发明授权车牌识别方法、装置、电子设备和可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种车牌识别方法，包括： 获取待检测图像，得到所述待检测图像中的车牌图像； 根据所述车牌图像的高度值，得到所述车牌图像中的目标图像； 将所述目标图像输入第一识别模型得到第一识别结果，将所述车牌图像输入第二识别模型得到第二识别结果，所述第一识别结果为所述车牌图像中的汉字，所述第二识别结果为所述车牌图像中的字母与数字； 组合所述第一识别结果与所述第二识别结果，将组合结果作为所述待检测图像的车牌识别结果； 其中，所述根据所述车牌图像的高度值，得到所述车牌图像中的目标图像包括： 确定所述车牌图像的高度值； 根据预设位置，从所述车牌图像中截取大小为所述高度值×所述高度值的图像； 将所截取的图像作为所述目标图像； 所述第一识别模型采用以下方式预先训练得到： 获取第一训练集，所述第一训练集中包含多张第一车牌图像与多张第一车牌图像的汉字标注结果，所述多张第一车牌图像为对应不同省份的车牌图像； 根据多张第一车牌图像的高度值，分别得到多张第一车牌图像中的目标图像； 使用多张第一图像中的目标图像与多张第一图像的汉字标注结果对神经网络模型进行训练，得到所述第一识别模型。

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