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龙图腾网获悉南京工程学院申请的专利基于Seal-Inception GAN网络的印章消除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：CN116664440B 。

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：202310651554.7，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权基于Seal-Inception GAN网络的印章消除方法是由陈浩蒙;童莹;沈伟权;杨凡;乔家齐;何睿清;张嘉超;耿鹏设计研发完成，并于2023-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Seal-Inception GAN网络的印章消除方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Seal‑InceptionGAN网络的印章消除方法，包括步骤：构建和训练Seal‑InceptionGAN网络；将含有印章的图像输入至训练后的Seal‑InceptionGAN网络中进行印章消除，输出处理后图像。本发明利用了CycleGAN的循环生成结构以及无监督训练的优点，创新性的将Inception结构与生成器中经典的ResNet结构进行结合并根据印章消除工作的特点，去调整生成器中的采样结构与训练数据集，实现对审批材料中印章的消除的同时有效的保留了印章部分的手写字体；间接地提高机器识别的准确性与效率。

本发明授权基于Seal-Inception GAN网络的印章消除方法在权利要求书中公布了：1.一种基于Seal-InceptionGAN网络的印章消除方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建和训练Seal-InceptionGAN网络； 将含有印章的图像输入至训练后的Seal-InceptionGAN网络中进行印章消除，输出处理后图像； 所述Seal-InceptionGAN网络为改进的生成式对抗网络CycleGAN，包括生成网络和鉴别器，生成网络包括结构相同但训练对象不同的两个生成器，分别为GAtoB生成器和GBtoA生成器，所述生成器的结构包括依次连接的第一卷积模块、下采样模块、改进残差模块、上采样模块和第二卷积模块；改进残差模块通过在现有残差模块中引入Inception结构实现； 所述改进残差模块包括六层新残差卷积层，卷积核个数均为512，步长Stride＝1，且均为3*3卷积，每个新残差卷积层包括ResNet、Inceptionv1、Inceptionv2，其中ResNet为现有的包括两个3*3卷积层的残差模块，Inceptionv1、Inceptionv2插入至两个3*3卷积层中间，Inceptionv1和Inceptionv2均包括过滤串联单元、若干卷积单元，上一层的输出通过若干卷积单元与过滤串联单元连接。

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