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龙图腾网恭喜长春理工大学申请的专利一种光电侦察字符识别方法、系统、设备及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：CN119649380B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202411727239.9，技术领域涉及：G06V30/18；该发明授权一种光电侦察字符识别方法、系统、设备及介质是由陈怡嘉;韩太林;赵玉慧;薛晓芳;刘轩设计研发完成，并于2024-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光电侦察字符识别方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种光电侦察字符识别方法、系统、设备及介质，涉及光学字符识别技术领域，该方法包括：采集待识别的光电侦察图像数据；将待识别的光电侦察图像数据输入字符识别模型中，通过PP‑LCNet骨干网络中，得到一个融合后的特征图；将融合后的特征图输入两个预测器中，分别得到预测概率图和预测阈值图，采用基于知识蒸馏的互学习策略CML对预测概率图进行优化，根据优化后的预测概率图和预测阈值图生成二值图像，进而得到含有所需文本区域的图像；将含有所需文本区域的图像输入文本识别模块中，输出一个文本标签矩阵，根据该文本标签矩阵得到待识别光电侦察图像数据的字符识别结果；该方法提高了在复杂环境下的字符识别的准确性。

本发明授权一种光电侦察字符识别方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种光电侦察字符识别方法，其特征在于，包括以下步骤：采集待识别的光电侦察图像数据；将待识别的光电侦察图像数据输入字符识别模型中，通过PP-LCNet骨干网络中的卷积层对图像数据进行初步特征提取；将提取到的特征经过多个深度可分离卷积提取每个输入通道的特征，通过全局平均池化层对每个输入通道的特征进行池化，得到全局特征；将全局特征输入卷积层中提取特征图，将该特征图通过不同尺度的卷积操作，得到不同大小的特征图，通过Concat操作将不同尺度的特征图沿通道维度进行拼接，得到一个融合后的特征图；将融合后的特征图输入两个预测器中，分别得到预测概率图和预测阈值图，采用基于知识蒸馏的互学习策略CML对预测概率图进行优化，根据优化后的预测概率图和预测阈值图生成二值图像，进而得到含有所需文本区域的图像；其中采用基于知识蒸馏的互学习策略CML对所述预测概率图进行优化，具体包括以下步骤：计算教师模型与学生模型对应的输出特征图；计算真实标签损失；所述真实标签损失包括概率映射、二值映射和阈值映射的损失： ，其中和是超参数，为教师模型的输出分布，为真实标签，为学生模型的输出分布；计算DML损失，使用KL散度损失来衡量两个学生模型的输出分布之间的差异程度，其表示为： ，其中，为学生模型1的输出分布，为学生模型2的输出分布；计算蒸馏损失，表示为： ，其中和分别为二元交叉熵损失和骰子损失，是超参数，是膨胀函数；则CML总损失表示为： ，在多重损失的引导下，教师模型的参数不断更新，直至教师模型的输出与学生模型的输出特征最近似，则得到优化后的预测概率图；将含有所需文本区域的图像输入文本识别模块中，通过PP-LCNet骨干网络提取出特征图，将该特征图输入文字识别网络SVTR中，输出一个文本标签矩阵，根据该文本标签矩阵得到待识别光电侦察图像数据的字符识别结果。

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