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龙图腾网获悉广州广电运通金融电子股份有限公司申请的专利一种一阶段车牌图像提取方法、系统、设备及存储介质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：CN114627460B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202210146524.6，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权一种一阶段车牌图像提取方法、系统、设备及存储介质是由冼金才;徐天适;黄宇恒;张华俊;金晓峰设计研发完成，并于2022-02-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种一阶段车牌图像提取方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种一阶段车牌图像提取方法、系统、设备及存储介质，其提取方法包括：获取图像数据，基于角点检测模型对所述图像数据进行角点预测以获得输出结果，其输出结果包括关联嵌入预测图、角点预测图以及角点偏移预测图；基于所述角点预测图获取角点基础坐标，根据所述角点偏移预测图提取角点偏移量以对所述角点基础坐标进行修正，并结合所述关联嵌入预测图对角点进行关联向量聚合以形成车牌位置。本发明通过使用单一模型直接实现车牌区域的提取，缓解多模型组合造成速度下滑问题；并通过模型输出的角点预测图直接获取车牌角点图像像素位置，解决了回归仿射变换系数与透视变换系数的精度问题与稳定性问题。

本发明授权一种一阶段车牌图像提取方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种一阶段车牌图像提取方法，其特征在于，包括： 获取训练数据集，对所述训练数据集进行特征提取以获得特征图；其中，通过采集车辆图像数据，并在图像中标注出车牌的四个角点，从而构建出所述训练数据集； 将不同尺寸的特征图进行融合以获得关联嵌入预测图、角点预测图以及角点偏移预测图； 结合训练过程中获得的所述关联嵌入预测图、所述角点预测图以及所述角点偏移预测图确定模型损失函数，并基于梯度的优化算法优化所述模型损失函数，获取优化后的模型参数以获得角点检测模型；其中，所述模型损失函数为： L＝Lk+Lo+LAE； 其中，Lk，Lo，LAE分别指的是车牌角点损失函数、偏置损失函数和关联嵌入损失函数；关联嵌入损失函数的表达式为： 其中，K为车牌的角点数，N为图中车牌数，hnk为预测的关联嵌入向量，为同一个车牌角点的预测嵌入向量的平均向量；Lpull会使属于同一个车牌里面的角点的关联嵌入向量欧式距离变小，Lpush使不同车牌的嵌入向量均值的欧式距离变大； 获取图像数据，基于角点检测模型对所述图像数据进行角点预测以获得输出结果，其 输出结果包括关联嵌入预测图、角点预测图以及角点偏移预测图； 基于所述角点预测图获取角点基础坐标，根据所述角点偏移预测图提取角点偏移量以 对所述角点基础坐标进行修正，其修正方法为：从所述角点偏移预测图中提取出所述角点基础坐标所对应的角点偏移量，将所述角点偏移量加上所述角点基础坐标从而得到偏移修正的角点位置；再将偏移修正的角点位置乘以特征图下采样倍数，得到输入图像中的修正后的角点坐标； 从所述关联嵌入预测图中提取出所述角点基础坐标所对应的角点的关联嵌入向量；并通过计算各关联嵌入向量之间的欧式距离，将欧式距离最小的点作为同一个车牌的角点，最终即可准确识别出车牌图像中的四个角点。

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