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龙图腾网获悉成都臻识科技发展有限公司申请的专利违法车辆拍摄图像质量检测方法、装置、设备及存储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：CN114511824B 。

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：202111577225.X，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权违法车辆拍摄图像质量检测方法、装置、设备及存储介质是由阚欣设计研发完成，并于2021-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本违法车辆拍摄图像质量检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种违法车辆拍摄图像质量检测方法、装置、设备及存储介质，该方法包括对原始图像数据集进行标注，获得训练图像数据集，将训练图像数据集输入深度卷积神经网络训练，获得多维分类模型；在接收到检测图像数据时，利用多维分类模型对检测图像数据进行分类，获得第一特征的第一概率分布信息和至少一个第二特征的第二概率分布信息；基于第一概率分布信息和第二概率分布信息，确定检测图像数据的拍摄质量。本发明通过对非量化的第一特征和不同标准的第二特征进行标注，并利用深度卷积神经网络进行训练，最后利用获得的多维分类模型对检测图像数据进行分类，提高了对具有非量化特征和不同标准特征的拍摄图像的检测的检测准确性与检测效率。

本发明授权违法车辆拍摄图像质量检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种违法车辆拍摄图像质量检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 对原始图像数据集执行标注动作，获得训练图像数据集；其中，所述标注动作包括对第一特征和至少一个第二特征的标注； 具体包括： 对原始图像数据集的第一特征执行第一标注动作，获得第一特征标签，并对原始图像数据集的至少一个第二特征执行第二标注动作，获得至少一个第二特征标签； 根据所述第一特征标签和至少一个第二特征标签，生成标签组，并利用所述标签组匹配对应的原始图像数据，以获得训练图像数据集； 所述第一特征为清晰度特征，所述第二特征包括车头完整度特征、车尾完整度特征和车牌完整度特征，所述标签组包括清晰度标签、车头完整度标签、车尾完整度标签和车牌完整度标签； 将所述训练图像数据集输入深度卷积神经网络训练，获得多维分类模型； 在接收到检测图像数据时，利用所述多维分类模型对所述检测图像数据进行分类，获得第一特征的第一概率分布信息和至少一个第二特征的第二概率分布信息； 基于所述第一概率分布信息和第二概率分布信息，确定检测图像数据的拍摄质量。

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