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龙图腾网获悉公安部交通管理科学研究所申请的专利一种基于轻量级神经网络的证卡图像反光矫正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：CN116664442B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202310666916.X，技术领域涉及：G06T5/90；该发明授权一种基于轻量级神经网络的证卡图像反光矫正方法是由钱彬;黄金;晋军伟;顾席光;倪鸣设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于轻量级神经网络的证卡图像反光矫正方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于轻量级神经网络的证卡图像反光矫正方法，其构建证卡图像反光矫正模型，通过证卡图像反光矫正模型中的编解码神经网络结构实现反光图像的自适应矫正，在编码部分使用深度双卷积残差模块充分挖掘证卡图像的上下文语义信息，使得算法在保持轻量化的同时具备较好的鲁棒性；在解码部分通过逐像素加法的级联方式有效融合低级和高级语义信息，既保证了算法的推理速度也有效提高了证卡图像的恢复质量。

本发明授权一种基于轻量级神经网络的证卡图像反光矫正方法在权利要求书中公布了：1.一种基于轻量级神经网络的证卡图像反光矫正方法，其特征在于，其包括以下步骤： S1：收集无反光的证卡图像样本，合成反光图像，构建反光证卡人工数据集D1； S2：构建证卡图像反光矫正模型； 所述证卡图像反光矫正模型包括：针对证卡尺寸设计的编码网络和基于特征级联的解码网络； 所述编码网络通过步长为2的卷积实现特征尺寸缩放，缩放过程中聚合证卡上下文语义信息并矫正图像； 所述解码网络使用步长为2的去卷积实现特征尺寸放大，放大过程中通过特征级联逐步恢复图像细节信息，最终模型输出去反光后的证卡图像； 所述编码网络在最低层使用4个相同的双卷积残差模块进行特征提取，每个双卷积残差模块输入和输出特征的尺寸和通道数相同；所述编码网络输出的特征尺寸为原始图像的18；所述解码网络最终输出的特征尺寸与原始图像相同； S3：使用所述反光证卡人工数据集D1对所述证卡图像反光矫正模型进行预训练，获得预训练模型权重和预训练过的所述证卡图像反光矫正模型； S4：采集真实证卡反光图像样本，构建反光证卡真实数据集D2； S5：使用D2数据集对预训练过的所述证卡图像反光矫正模型进行微调训练，得到适应所述反光证卡真实数据集的模型权重和训练好的所述证卡图像反光矫正模型； S6：将训练好的证卡图像反光矫正模型转成静态图模型，用于工程部署，对证卡图像进行反光校正。

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