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龙图腾网恭喜杭州卓健信息科技股份有限公司申请的专利一种不定长通用数字字母验证码识别系统及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：CN114329414B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202111606854.0，技术领域涉及：G06F21/36；该发明授权一种不定长通用数字字母验证码识别系统及方法是由尉建锋;叶建统;杨建光;郦丽莉;聂海波;盛慧萍设计研发完成，并于2021-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种不定长通用数字字母验证码识别系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种不定长通用数字字母验证码识别系统及方法，属于计算机技术领域。本发明包括以下步骤：步骤一：通过利用captcha第三方库随机生成各种长度、字体、噪音的数字字母验证码图片；步骤二：基于步骤一中生成的数字字母验证码图片构建深度卷积神经网络模型；步骤三：对步骤二中构建的深度卷积神经网络模型进行训练，直至得到精确度较高的训练模型；步骤四：利用步骤三中训练得到的深度卷积神经网络模型对上传的验证码图片进行识别，本发明在构建的深度卷积神经网络中增加一个字符，用于防止不定长验证码出现字符为空的情况，适用于多种类型的验证码识别，进一步增加了识别系统的使用效果。

本发明授权一种不定长通用数字字母验证码识别系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种不定长通用数字字母验证码识别方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： 步骤一：通过利用captcha第三方库随机生成各种长度、字体、噪音的数字字母验证码图片； 所述步骤一中通过利用captcha第三方库随机生成各种长度、字体、噪音的数字字母验证码图片的具体方法为： 步骤一Ⅰ.遍历captcha第三方库中的所有字体，随机字体大小和字符串类型，生成多幅单字符图片； 步骤二Ⅱ.将多幅单字符图片随机进行旋转、缩放和扭曲处理，并在处理后的多幅单字符图片中随机选取，组合生成不定长度的验证码图片； 步骤三Ⅲ.对步骤二Ⅱ中生成的验证码图片随机添加不同种类的噪音，生成各种长度、字体、噪音的数字字母验证码图片； 步骤二：基于步骤一中生成的数字字母验证码图片构建深度卷积神经网络模型； 所述步骤二中构建深度卷积神经网络模型的具体方法为： 步骤二1.选取步骤一中生成的数字字母验证码图片作为输入，对输入的验证码图片进行卷积处理，对卷积处理后的验证码图片进行池化、过拟合处理，将池化、过拟合处理后的验证码图片输出； 步骤二2.对步骤二1中输出的验证码图片重复进行卷积、池化、过拟合处理，直至在能够识别验证码字符串的同时使验证码图片输出值最小； 步骤二3.将步骤二2输出的验证码图片中的字符串按照最后一次卷积处理后像素值的分布情况拆分成单字符图片，若通过像素值判断出多个字符边缘位置相粘合，则将该多字符当作单字符图片进行拆分，并根据各单字符在验证码图片中的具体位置对单字符图片进行编号； 步骤二4.若存在将边缘位置相粘合的多字符当作单字符图片进行拆分的情况发生，则对该单字符图片的损失值进行计算，根据损失值计算结果对该单字符图片再次进行拆分，并根据各多字符在单字符图片中的具体位置对多字符进行编号，其中损失值L的具体计算公式为： 其中，m表示0-9，a-z，A-Z三种字符类型，j＝1、2、3，当j＝1时表示字符类型为0-9，当j＝2时表示字符类型为a-z，当j＝3时表示字符类型为A-Z，yj表示第j种字符类型的输出值，当j＝1时，y1表示第1种字符类型的输出值，此时y1＝-1，当j＝2时，y2表示第2种字符类型的输出值，此时y2＝0，当j＝3时，y3表示第3种字符类型的输出值，此时y3＝1，pj表示判断字符为第j种字符类型出现的概率，yj*pj表示字符为第j种字符类型出现的概率； 步骤二5.将编号后的单字符图片按照字符类型分别输入字母通道卷积神经网络和数字通道卷积神经网络，对输入字母通道卷积神经网络和数字通道卷积神经网络的单字符图片再次进行卷积、池化、过拟合处理，直至能够读取单字符图片上的字符，并根据编号顺序将输出的单字符组合生成验证码字符串； 步骤三：对步骤二中构建的深度卷积神经网络模型进行训练，直至得到精确度较高的训练模型； 步骤四：利用步骤三中训练得到的深度卷积神经网络模型对上传的验证码图片进行识别。

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