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龙图腾网恭喜上海闪马智能科技有限公司;杭州闪马智擎科技有限公司申请的专利一种车牌识别模型训练方法、装置、存储介质及电子装置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：CN114943974B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202210409036.X，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权一种车牌识别模型训练方法、装置、存储介质及电子装置是由倪华健;汪传坤;林亦宁设计研发完成，并于2022-04-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车牌识别模型训练方法、装置、存储介质及电子装置在说明书摘要公布了：本发明实施例提供了一种车牌识别模型训练方法、装置、存储介质及电子装置。所述车牌识别模型训练方法通过合成样本车牌和真实样本车牌训练所述车牌识别模型，克服了模型训练中字符级标注的困难，并解决了传统方式中连号车牌识别准确率低的问题。

本发明授权一种车牌识别模型训练方法、装置、存储介质及电子装置在权利要求书中公布了：1.一种车牌识别模型训练方法，其特征在于，包括：获取第一训练数据集，其中，所述第一训练数据集中的每个第一样本车牌图片由单个字符图片按照预设方式拼接而成，所述第一训练数据集中的第一样本数据信息组包括字符标签信息、字符位置信息和字符框个数信息，所述字符框个数信息表示所述第一样本车牌图片包含的字符框个数；通过所述第一训练数据集对初始网络进行训练，得到第一目标网络模型，其中，对所述初始网络训练的过程中包括对所述第一样本车牌图片进行中心回归和特征分割；获取第二训练数据集，其中，所述第二训练数据集中每个第二样本车牌图片为真实车牌图片，所述第二训练数据集中的第二样本数据信息组至少包括真实字符框个数信息，所述真实字符框个数信息表示所述第二样本车牌图片包含的真实字符框个数；通过所述第二训练数据集对所述第一目标网络模型进行训练，得到第二目标网络模型，其中，对所述第一目标网络模型训练的过程中，通过真实车牌信息与所述第一目标网络模型得到的预测车牌信息之间的关联关系更新所述第二目标网络模型的网络参数；所述方法还包括：通过所述第一目标网络模型对所述第二样本车牌图片进行中心回归和特征分割，得到第二样本车牌字符特征图，并对所述第二样本车牌字符特征图进行分类，得到预测车牌信息；基于所述真实字符框个数和预测字符框个数计算目标准确度概率，以更新所述第二目标网络模型的网络参数，所述预测车牌信息包括所述预测字符框个数，所述目标准确度概率由如下公式确定：目标准确度概率＝1-abs真实字符框个数-预测字符框个数真实字符框个数。

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