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龙图腾网恭喜中国矿业大学申请的专利基于深度学习的端到端双流印章自动核验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：CN119339184B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202411340629.0，技术领域涉及：G06V10/776；该发明授权基于深度学习的端到端双流印章自动核验方法是由雷萌;宁琪玥;邹亮;赵荣焕;凌辉轩;闫祖龙;赵天聚;寇少萍;周星翰设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的端到端双流印章自动核验方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的端到端双流印章自动核验方法。其包括将所获取待核验的印章图像加载到预先构建的印章核验模型中，其中，所述印章核验模型至少包括印章图像增强网络以及双流图像分类网络；对待核验的印章图像核验时，先利用印章图像增强网络进行图像增强处理，以在图像增强处理后生成待检印章图像；将待检印章图像与上述提取的参考印章图像进行叠加，以生成叠加印章图像，并利用双流图像分类网络对叠加印章图像进行特征提取分类处理，以在特征提取分类处理后生成印章核验信息；基于所述印章核验信息，确定所述待核验印章图像的真伪。本发明能够高效准确鉴别印章真伪，适用于各种复杂背景的印章图像真伪核验任务。

本发明授权基于深度学习的端到端双流印章自动核验方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的端到端双流印章自动核验方法，其特征是，所述印章自动核验方法包括：获取待核验的印章图像，并基于待核验印章图像的印章名称在印章核验库内提取对应的参考印章图像，其中，参考印章图像至少与待核验印章图像的印章名称相一致；将所获取待核验的印章图像加载到预先构建的印章核验模型中，以利用所述印章核验模型对所述待核验的印章图像进行核验，其中，所述印章核验模型至少包括印章图像增强网络以及双流图像分类网络；对待核验的印章图像核验时，先利用印章图像增强网络进行图像增强处理，以在图像增强处理后生成待检印章图像；所述印章图像增强网络包括依次连接的增强网络输入处理模块、去噪器以及配准对齐模块；所述去噪器包括用于对待核验印章图像进行去噪的多级残差密集连接模块、用于增加图像分辨率的上采样模块以及用于提升图像质量的图像质量增强模块，将待检印章图像与上述提取的参考印章图像进行叠加，以生成叠加印章图像，并利用双流图像分类网络对叠加印章图像进行特征提取分类处理，以在特征提取分类处理后生成印章核验信息；基于所述印章核验信息，确定所述待核验印章图像的真伪；所述双流图像分类网络包括依次连接的双流主干网络以及分类网络输出模块，其中，所述双流主干网络包括用于全局特征局部特征提取的EfficientNetB0模块、用于全局依赖关系提取的SVIT模块以及用于通道拼接的主干网络通道拼接器，对叠加印章图像，通过EfficientNetB0模块提取得到叠加印章局部特征和叠加印章全局特征，并通过SVIT模块提取得到叠加印章图像全局依赖关系；通过主干网络通道拼接器对叠加印章局部特征、叠加印章全局特征、叠加印章全局依赖关系进行通道拼接，并通过分类网络输出模块进行分类识别输出，以在分类识别输出后得到印章核验信息；所述SVIT模块包括依次连接的块嵌入器、位置嵌入器、Transformer编码器以及模块层归一化单元。

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