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龙图腾网获悉广东华能机电集团有限公司申请的专利一种基于深度学习的掌纹数据识别方法及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：CN118865443B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202410916246.7，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于深度学习的掌纹数据识别方法及系统是由刘绍院设计研发完成，并于2024-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的掌纹数据识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了种基于深度学习的掌纹数据识别方法及系统；通过近红外吸收可见光反射双光交替一体检测五指伸展开时掌心，获取基础掌纹信息数据及基础掌静脉检测数据；根据基础掌纹信息数据及基础掌静脉检测数据，建立掌纹掌静脉基础信息库，提取掌纹信息数据特征及掌静脉数据特征，构建掌纹掌静脉一体识别深度学习模型；根据掌纹掌静脉基础信息库，训练掌纹掌静脉一体识别深度学习模型，获取掌纹掌静脉一体识别深度学习精准模型；实时检测掌纹信息数据及掌静脉检测数据并输入掌纹掌静脉一体识别深度学习精准模型，输出掌纹掌静脉一体识别结果，并在掌纹掌静脉任一项识别异常时，触发掌纹掌静脉识别异常示警。

本发明授权一种基于深度学习的掌纹数据识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的掌纹数据识别方法，其特征在于，包括：S100，通过近红外吸收可见光反射双光交替一体检测五指伸展开时掌心，获取基础掌纹信息数据及基础掌静脉检测数据；S200，根据基础掌纹信息数据及基础掌静脉检测数据，建立掌纹掌静脉基础信息库，提取掌纹信息数据特征及掌静脉数据特征，构建掌纹掌静脉一体识别深度学习模型；S300，根据掌纹掌静脉基础信息库，训练掌纹掌静脉一体识别深度学习模型，获取掌纹掌静脉一体识别深度学习精准模型；S400，实时检测掌纹信息数据及掌静脉检测数据并输入掌纹掌静脉一体识别深度学习精准模型，输出掌纹掌静脉一体识别结果，并在掌纹掌静脉任一项识别异常时，触发掌纹掌静脉识别异常示警；S100包括：S101，采用近红外吸收可见光反射双光交替一体检测，设置近红外吸收双光交替一体检测器；S102，分别通过近红外吸收双光交替一体检测器的可见光射线及近红外射线交替照射五指伸展开时掌心，分别通过可见光射线反射感应及近红外射线反射感应检测，获取基础掌纹信息数据及基础掌静脉检测数据；近红外吸收双光交替一体检测器包括：近红外射线发射单元、近红外射线反射感应单元、掌静脉吸收检测单元、可见光射线发射单元、可见光射线反射感应单元、掌纹采集检测单元；近红外射线发射单元发射第一近红外射线到待检测掌心；近红外射线反射感应单元感应待检测掌心静脉近红外吸收后的第一近红外射线吸收反射线；掌静脉吸收检测单元检测第一近红外射线吸收反射线，获取第一近红外射线吸收反射线检测信息；可见光射线发射单元发射第一可见光射线到待检测掌心；可见光射线反射感应单元感应待检测掌心可见光反射的第一可见光射线反射线；掌纹采集检测单元检测第一可见光射线反射线，获取第一可见光射线反射线检测信息；通过可见光射线及近红外射线交替照射五指伸展开时掌心，获取第二近红外射线吸收反射线检测信息及第二可见光射线反射线检测信息；根据第一可见光射线反射线检测信息、第一近红外射线吸收反射线检测信息、第二近红外射线吸收反射线检测信息及第二可见光射线反射线检测信息，构建多组掌纹信息数据及多组基础掌静脉检测数据，分别获取基础掌纹信息数据及基础掌静脉检测数据；S200包括：S201，根据基础掌纹信息数据及基础掌静脉检测数据，建立掌纹掌静脉基础信息库；S202，根据掌纹掌静脉基础信息库，提取掌纹信息数据特征及掌静脉数据特征；S203，通过掌纹信息数据特征及掌静脉数据特征统计分析，进行掌纹掌静脉一体判定，构建掌纹掌静脉一体识别深度学习模型；掌纹掌静脉一体识别深度学习模型包括：掌纹主干特征提取网络、掌静脉主干特征提取网络、输入层、掌纹掌静脉加权集成隐藏层、输出层及掌纹掌静脉一体比较层；掌纹主干特征提取网络提取掌纹特征；掌静脉主干特征提取网络提取掌静脉特征；输入层将掌静脉特征及掌纹特征分别输入掌纹掌静脉加权集成隐藏层，掌纹掌静脉加权集成隐藏层根据输入层数据分别进行加权集成，输出层将掌静脉特征加权后数据及掌纹特征加权后数据输出掌静脉特征识别信息及掌纹特征识别信息；一体比较层将掌纹特征识别信息及掌静脉特征识别信息，与基础掌纹信息数据及基础掌静脉检测数据进行对比，判定是否为同一个体掌纹掌静脉；输出掌纹掌静脉一体识别判定结果。

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