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龙图腾网获悉航天信息股份有限公司申请的专利一种基于深度学习的中文手写签名识别方法及系统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：CN114581922B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202111616800.2，技术领域涉及：G06V30/32；该发明授权一种基于深度学习的中文手写签名识别方法及系统是由梅俊辉;金洪亮;李宏伟;徐书豪;王芳;王志刚;林文辉设计研发完成，并于2021-12-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的中文手写签名识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的中文手写签名识别方法及系统，方法包括：生成包括中文手写签名图片的训练数据集；对所述中文手写签名图片进行处理，生成增强数据集；通过所述增强数据集对中文签名检测算法模型进行训练，当所述中文签名检测算法模型对中文手写签名的边框坐标以及分类结果的识别准确率分别达到阈值时，将所述中文签名检测算法模型作为最终中文签名检测算法模型；采集待识别的中文手写签名图片，并对所述待识别的中文手写签名图片进行预处理；通过最终中文签名检测算法模型对经过预处理的所述待识别的中文手写签名图片进行识别，输出所述待识别的中文手写签名图片中中文手写签名的边框坐标以及分类结果。

本发明授权一种基于深度学习的中文手写签名识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的中文手写签名识别方法，所述方法包括： 生成包括中文手写签名图片的训练数据集； 对所述中文手写签名图片进行处理，生成增强数据集； 通过所述增强数据集对中文签名检测算法模型进行训练，当所述中文签名检测算法模型对中文手写签名的边框坐标以及分类结果的识别准确率分别达到阈值时，将所述中文签名检测算法模型作为最终中文签名检测算法模型；所述通过所述增强数据集对中文签名检测算法模型进行训练，还包括： 基于开源的EfficientNet作为基础网络，并结合开源的PANet对所述中文手写签名图片进行特征提取； 通过检测算法提取所述中文手写签名图片中包含的中文签名的边框坐标； 通过分类算法计算检测出的所述边框坐标为中文签名边框的概率； 基于smoothL1损失函数计算真实中文签名边框与检测出的边框坐标之间的边框差距，获取边框差距准确率； 基于交叉熵损失函数计算预测分类结果与真实结果的分类差距，获取分类差距准确率； 当所述边框差距准确率以及所述分类差距准确率分别达到阈值时，停止对所述中文签名检测算法模型进行训练； 采集待识别的中文手写签名图片，并对所述待识别的中文手写签名图片进行预处理； 通过最终中文签名检测算法模型对经过预处理的所述待识别的中文手写签名图片进行识别，输出所述待识别的中文手写签名图片中中文手写签名的边框坐标以及分类结果。

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