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龙图腾网获悉平安银行股份有限公司申请的专利身份证信息的抽取方法、装置、计算机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：CN117079292B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202311023626.X，技术领域涉及：G06V30/19；该发明授权身份证信息的抽取方法、装置、计算机设备及存储介质是由苏沁宁;刘齐胜设计研发完成，并于2023-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本身份证信息的抽取方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及金融科技及人工智能技术领域，公开了一种身份证信息的抽取方法、装置、计算机设备及存储介质，将获取的目标身份证图像输入至身份信息抽取模型，通过身份信息抽取模型的图像编码器对目标身份证图像进行特征提取和编码，得到图像向量表示；通过已训练的身份信息抽取模型的解码器对图像向量表示进行解码，得到图像序列；对图像序列进行目标格式转换，得到目标身份证图像的身份证信息。本申请利用OCR‑free的身份信息抽取模型对身份证图像进行图像特征提取和文本预测得到可以转换为目标格式的图像序列，实现了不依赖OCR技术对身份证信息准确高效的文档理解和信息抽取，节省了人力物力。推动金融科技领域的数字化发展。

本发明授权身份证信息的抽取方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种身份证信息的抽取方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标身份证图像； 将所述目标身份证图像输入至已训练的身份信息抽取模型，通过所述已训练的身份信息抽取模型的图像编码器对所述目标身份证图像进行特征提取和编码，得到图像向量表示； 通过所述已训练的身份信息抽取模型的解码器对所述图像向量表示进行解码，得到图像序列； 对所述图像序列进行目标格式转换，得到所述目标身份证图像的身份证信息； 其中，所述通过所述已训练的身份信息抽取模型的解码器对所述图像向量表示进行解码，包括利用引入到所述解码器中的位置可学习参数对所述图像向量表示进行解码； 其中，所述已训练的身份信息抽取模型通过以下步骤训练得到： 在第一训练阶段，获取第一训练数据集，其中，所述第一训练数据集包括样本文本； 以优化重构文本与样本文本之间的重构损失为目标，利用所述第一训练数据集对待训练的解码器的文本破坏和再重建功能进行训练，得到预训练解码器； 在第二训练阶段，获取第二训练数据集，其中，所述第二训练数据集包括多个使用真实文本标签标注过的文档图像； 将所述文档图像输入至待训练的身份信息抽取模型，通过所述待训练的身份信息抽取模型的图像编码器对输入的文档图像进行编码，得到样本图像向量表示； 通过所述待训练的身份信息抽取模型的预训练解码器对所述样本图像向量表示进行解码，得到样本图像序列； 根据所述样本图像序列与对应的真实文本标签，计算损失函数值； 根据所述损失函数值，利用梯度下降法迭代更新所述待训练的身份信息抽取模型的模型参数，并利用所述第二训练数据集继续迭代训练所述待训练的身份信息抽取模型，直到满足训练停止条件，得到已训练的身份信息抽取模型； 其中，所述已训练的身份信息抽取模型通过以下步骤训练得到： 获取第三训练数据集，其中，所述第三训练数据集包括样本身份证图像、真实身份信息标签以及所述真实身份信息标签中的真实身份信息在所述样本身份证图像中的真实文本框位置； 将所述样本身份证图像输入至待训练的身份信息抽取模型，通过所述待训练的身份信息抽取模型的图像编码器对输入的样本身份证图像进行编码，得到样本身份证图像向量表示； 通过所述待训练的身份信息抽取模型的解码器对所述样本身份证图像向量表示进行解码和文本框位置预测，得到样本身份证图像序列以及预测文本框位置； 根据所述样本身份证图像序列与对应的真实身份信息标签、真实文本框位置与预测文本框位置，计算损失函数值； 根据所述损失函数值，利用梯度下降法迭代更新所述待训练的身份信息抽取模型的模型参数，并利用所述第三训练数据集继续迭代训练所述待训练的身份信息抽取模型，直到满足训练停止条件，得到已训练的身份信息抽取模型； 其中，所述真实身份信息标签为与所述预训练的身份信息抽取模型输出的样本身份证图像序列具有相同或相似结构的标签。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人平安银行股份有限公司，其通讯地址为：518000 广东省深圳市罗湖区深南东路5047号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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