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龙图腾网获悉深圳云天励飞技术股份有限公司申请的专利车牌识别模型训练方法、车牌识别方法、装置及相关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：CN117275002B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202311101863.3，技术领域涉及：G06V30/148；该发明授权车牌识别模型训练方法、车牌识别方法、装置及相关设备是由林大钧设计研发完成，并于2023-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本车牌识别模型训练方法、车牌识别方法、装置及相关设备在说明书摘要公布了：本发明实施例提供一种车牌识别模型训练方法与车牌识别方法，获取待训练的车牌识别模型与样本车牌图像；基于样本车牌图像确定样本车牌图像内车牌字符的模糊等级；基于样本车牌图像内车牌字符的模糊等级确定样本车牌图像对应的车牌字符标签；基于样本车牌图像与车牌字符标签对待训练的车牌识别模型进行监督训练，得到训练好的车牌识别模型。通过基于样本车牌图像与对应模糊等级的车牌字符标签得到的车牌识别模型对目标图像进行车牌识别，充分考虑了标签类别概率与预测类别概率之间的损失关系，进而可以实现模糊车牌的准确识别，且效率较高。

本发明授权车牌识别模型训练方法、车牌识别方法、装置及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种车牌识别模型训练方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取待训练的车牌识别模型与样本车牌图像，所述样本车牌图像包括车牌字符； 基于所述样本车牌图像确定所述样本车牌图像内车牌字符的模糊等级； 基于所述样本车牌图像内车牌字符的模糊等级确定所述样本车牌图像对应的车牌字符标签； 基于所述样本车牌图像与所述车牌字符标签对所述待训练的车牌识别模型进行监督训练，得到训练好的车牌识别模型； 所述基于所述样本车牌图像与所述车牌字符标签对所述待训练的车牌识别模型进行监督训练，得到训练好的车牌识别模型，包括： 基于预设的字符集合以及所述车牌字符标签，确定所述样本车牌图像中各个车牌字符的标签类别概率，所述预设的字符集合中包括所有类别的车辆字符； 基于所述待训练的车牌识别模型，确定所述样本车牌图像中各个车牌字符的预测类别概率； 基于所述样本车牌图像中各个车牌字符的标签类别概率以及所述样本车牌图像中各个车牌字符的预测类别概率，确定所述样本车牌图像中各个车牌字符的损失； 对所述样本车牌图像中各个车牌字符的损失进行优化训练，得到训练好的车牌识别模型； 所述基于预设的字符集合以及所述车牌字符标签，确定所述样本车牌图像中各个车牌字符的标签类别概率，包括： 确定目标字符，所述目标字符为车牌字符标签中任意一个标记字符； 基于所述目标字符对应的模糊等级，确定所述目标字符的概率映射策略，不同模糊等级对应不同的概率映射策略； 基于所述目标字符的概率映射策略，在所述预设的字符集合中确定出所述目标字符的标签类别概率； 模糊等级包括第一模糊等级、第二模糊等级以及正常等级，所述第一模糊等级的模糊程度大于所述第二模糊等级的模糊程度，所述第二模糊等级的模糊程度大于所述正常等级的模糊程度，所述基于所述目标字符的概率映射策略，在所述预设的字符集合中确定出所述目标字符的标签类别概率，包括： 当所述目标字符的模糊等级为所述第一模糊等级时，则在所述预设的字符集合中确定出所述目标字符的第一类别概率； 当所述目标字符的模糊等级为所述第二模糊等级时，则确定所述目标字符对应的索引阈值，并基于所述索引阈值在所述预设的字符集合中确定出所述目标字符的第二类别概率； 当所述目标字符为所述正常等级时，根据字符集合确定所述目标字符的第三类别概率； 基于所述第一类别概率、第二类别概率以及第三类别概率确定出各个所述目标字符的标签类别概率； 基于各个所述目标字符的标签类别概率，确定所述样本车牌图像中各个车牌字符的标签类别概率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳云天励飞技术股份有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市龙岗区园山街道荷坳社区龙岗大道8288号大运软件小镇36栋4F05；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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