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龙图腾网获悉成都雅信安科技服务有限公司申请的专利车辆信息提取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：CN117095238B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202311187469.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权车辆信息提取方法是由李灿设计研发完成，并于2023-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本车辆信息提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了车辆信息提取方法，涉及计算技术领域，包括S1构建信息提取模型，S2获取训练样本集；S3训练样本集导入信息提取模型，并对其进行训练优化；S4将优化后的信息提取模型作为静态资源放置在前端项目文件夹中；S5获取待提取的车辆图像；S6前端网页或移动端应用调用优化后的信息提取模型提取待提取的车辆图像的信息，并返回信息到用户界面；绕过后端的繁琐流程，直接提取车辆图片中的信息并进行分类处理，具备更高的灵活性和普适性，信息提取模型提取特征可以解决过拟合问题，并通过GPU加速计算来降低训练时间；通过特征融合模块根据每个阶段细化特征信息的输出特征，轻松聚合全局上下文，仅产生微小的计算量，无需上采样操作。

本发明授权车辆信息提取方法在权利要求书中公布了：1.车辆信息提取方法，其特征在于，包括： S1、构建信息提取模型，信息提取模型从输入到输出依次包括第一下采样层、第一卷积模块、第二下采样层、第二卷积模块、第三下采样层、第三卷积模块、特征融合模块和分类器，信息提取模型还包括第一特征提取模块和第二特征提取模块，第二卷积模块的输出作为第一特征提取模块的输入，第三卷积模块的输出作为第二特征提取模块的输入，第一特征提取模块和第二特征提取模块的输出均作为特征融合模块的输入；第一特征提取模块和第二特征提取模块将输入的特征图拆成两个部分后分别进行特征提取，然后再进行点乘组合，最后使用批量标准化和ReLU激活函数处理，表示为：；其中，F2表示输入特征图通道数减半后的特征图，Conv1*3和Conv3*1分别表示卷积核为1*3和3*1的卷积块，表示点乘计算，BatchNorm表示批量标准化，ReLU表示激活函数；分类器采用分配权重方案将特征融合模块输出特征向量进行分类，得到最终的分类结果；分配权重方案表示为：；其中，N表示数据集中类别个数；表示输出特征的像素点个数乘以通道数；表示所有类别权重的集合中的最小值；表示所有类别权重的集合中最大值表示经过计算后每个类别的权重； S2、获取训练样本集，并对样本的基础信息进行标注； S3、训练样本集导入到信息提取模型，并对其进行训练优化，得到优化后的信息提取模型； S4、将优化后的信息提取模型作为静态资源放置在前端项目文件夹中，并进行打包部署； S5、前端网页或移动端应用获取待提取的车辆图像； S6、前端网页或移动端应用调用优化后的信息提取模型提取待提取的车辆图像的信息，并返回信息到用户界面。

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