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龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于车牌信息联合的车辆重识别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：CN115761663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202211251980.3，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权基于车牌信息联合的车辆重识别方法是由陈弟虎;刘怡初;娄旭磊设计研发完成，并于2022-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于车牌信息联合的车辆重识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供的基于车牌信息联合的车辆重识别方法，方法包括以下步骤：获取目标图像；获取目标图像中的待识别车辆图像，进行全局特征提取得到外观特征信息；对目标图像中的待识别车辆进行车牌区域提取，将车牌区域进行对齐转换，得到车牌图像；根据车牌图像进行特征提取，得到车牌特征信息；对外观特征信息以及车牌特征信息进行加权融合，根据加权融合结果确定目标车辆；方法将车牌信息引入到车辆重识别网络中，以提高车辆的可辨别性；另外，方法对车辆外观特征和车牌特征并行提取，经过融合模块得到最后结果，避免渐进式搜索框架中由于车牌匹配失败带来的误差，对于开放场景下车牌模糊的情况也具有鲁棒性可广泛应用于计算机视觉技术领域。

本发明授权基于车牌信息联合的车辆重识别方法在权利要求书中公布了：1.基于车牌信息联合的车辆重识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取目标图像； 获取所述目标图像中的待识别车辆图像，进行全局特征提取得到外观特征信息； 对所述目标图像中的所述待识别车辆进行车牌区域提取，将所述车牌区域进行对齐转换，得到车牌图像； 根据所述车牌图像进行特征提取，得到车牌特征信息； 对所述外观特征信息以及所述车牌特征信息进行加权融合，根据加权融合结果确定目标车辆，具体地，根据第一特征距离和第二特征距离进行加权融合，所述第一特征距离根据历史外观信息与所述外观特征信息进行确定，所述第二特征距离根据历史车牌信息与所述车牌特征信息进行确定； 所述对所述目标图像中的所述待识别车辆进行车牌区域提取，将所述车牌区域进行对齐转换，得到车牌图像，包括： 从所述目标图像中提取得到所述待识别车辆图像，并在所述待识别车辆图像中确定所述车牌区域； 将所述车牌区域输入至第二网络模型，通过所述第二网络模型中的前馈单元输出得到第二特征图； 根据所述第二特征图的第二特征通道输出每个像素单元的第一目标概率，当所述第一目标概率大于目标概率阈值，确定将所述像素单元为所述单元中心，围绕所述单元中心构建虚拟平面；所述像素单元包括若干个像素点，所述虚拟平面的大小固定，所述第一目标概率表示所述像素单元是目标的概率； 构建所述虚拟平面的仿射矩阵，根据所述仿射矩阵进行透视变换得到所述车牌图像； 所述根据所述车牌图像进行特征提取，得到车牌特征信息，包括： 将所述车牌图像输入至第三网络模型，输出得到第一特征矩阵； 根据所述第一特征向量进行矩阵变换得到第一特征向量； 将所述第一特征向量输入至训练后的分类器，输出得到每一位车牌字符，将所述车牌字符组合得到所述车牌特征信息。

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