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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利一种基于深度学习的车辆识别追踪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：CN115953744B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202211698806.3，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于深度学习的车辆识别追踪方法是由张舟洋;张文强;冯晋;王朝兴;贾莉芳;裘璐;董晓龙;冯兴盼;田友航设计研发完成，并于2022-12-28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车辆识别追踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度学习的车辆识别追踪方法，该方法通过对监控摄像头或无人机摄像头赋能深度学习计算机视觉算法，对实时视频流进行分析，对视频中出现的车辆进行检测和追踪，可通过输入信息筛选出特定车辆并对该车辆进行抓拍，同时把抓拍图像上传至后台系统记录。本发明充分利用现有硬件摄像头，识别精度高。

本发明授权一种基于深度学习的车辆识别追踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的车辆识别追踪方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤一：采集真实交通场景中的车辆图片，并对其中的车辆、车辆上的车牌位置、车牌文本信息进行标注，构建车辆检测数据集、车牌检测数据集、车牌识别数据集； 步骤二：构建并训练车辆检测网络模型；所述车辆检测网络模型的输入为真实交通场景中的图片，输出为车辆的预测框坐标以及类别信息，并进行保存，然后根据车辆的预测框坐标裁剪出车辆图像； 构建并训练车牌检测网络模型，所述车牌检测网络模型的输入为裁剪出的车辆图像，输出为车牌的预测框坐标，并进行保存，并根据车牌的预测框坐标裁剪出车牌的图像； 构建并训练车牌识别网络模型，所述车牌识别网络模型的输入为裁剪出的车牌图像，输出车牌中的字符信息； 步骤三：将车牌识别网络模型的识别结果与待追踪车牌进行匹配，若匹配成功，则认为该车辆为所追踪的车辆，将含有待追踪车辆的图像进行抓拍，根据步骤二中车辆检测网络模型的输出结果，确定对应车辆的位置信息，对追踪车辆进行画框标注并进行报警； 所述车辆检测网络模型包括骨干网络和检测头两个部分；所述骨干网络以resnet为基础，对输入图像经过卷积进行五次下采样，保留最后三个尺度的特征图；所述骨干网络中还插入SPPF模块，用于将输入特征串行通过多个5x5大小的最大池化层进行处理；所述检测头采用FPN+PAN的方式将得到的三个尺度的特征图进行融合，使得浅层的特征首先通过FPN，然后通过上采样与低级特征相结合，生成较高层次的特征，传递出更准确的位置信息； 所述车牌识别网络模型包括视觉模型、文本模型以及融合模型； 所述视觉模型先将输入的车牌图像经过ResNet+Transformer结构进行特征提取，得到输出特征图；所述文本模型基于RNN和Transformer，以字符的概率向量为输入，输出期望字符的概率分布；所述融合模型将所述视觉模型和文本模型的结果拼接在一起，然后去学一个权重值，调整视觉模型和文本模型对最终预测结果的影响。

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