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龙图腾网获悉北京北科信达科技有限公司申请的专利智慧城市无人值守收费系统用车牌识别增强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：CN120071318B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510133096.7，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权智慧城市无人值守收费系统用车牌识别增强方法是由请求不公布姓名设计研发完成，并于2025-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本智慧城市无人值守收费系统用车牌识别增强方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及智慧城市无人值守收费系统用车牌识别增强方法，包括：切分车牌灰度图像并通过若干次聚类获取字符图像；将各字符图像与各模板图像初步对比，获取各字符图像的高概率模板图像；结合字符图像与模板图像的角点特征进行高概率模板图像的缩放；将所有字符图像与缩放后的高概率模板图像根据角点特征进行匹配，获得车牌识别结果。本发明切分出车牌图像并通过若干次聚类获取不包含脏污区域的各字符图像，避免脏污区域影响后续分析；结合角点特征进行缩放调整尺度，使得模版字符在进行匹配时与字符图像尺度尽可能一致，提高车牌识别准确率。

本发明授权智慧城市无人值守收费系统用车牌识别增强方法在权利要求书中公布了：1.智慧城市无人值守收费系统用车牌识别增强方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 获取车牌灰度图像；切分车牌灰度图像获取每个字符的单字图像；对单字图像的灰度值进行若干次聚类，获取单字图像每次聚类的若干簇；根据每次聚类中每一簇的像素点在其他次聚类的每个簇中的灰度稳定性，获取每次聚类的概率最大簇；根据单字图像的像素点在概率最大簇中出现的次数获取字符图像； 对字符图像以及所有先验模版图像进行角点检测，获取字符图像以及模版图像上的所有角点；根据各字符图像与各模板图像之间角点分布的相似性，获得各字符图像与每一个模板图像的角点相似度；获取每一个字符图像的所有高概率模板图像； 根据每个角点与相邻角点的相对位置特征建立三维坐标系；根据字符图像与字符图像的每个高概率模板图像的所有角点在三维坐标系内的密度，获取字符图像与字符图像的所有高概率模板图像的相似角点对；根据字符图像与每个高概率模板图像在三维坐标系中坐标最近的两对相似角点对之间的距离，对每个高概率模板图像进行缩放，获取字符图像的所有对比模板图像；根据所有字符图像与每个对比模板图像的角点数量差异以及角点分布差异，获取字符图像与每个对比模板图像的字符匹配度；将对比模板图像的字符匹配度最大的模版图像记为字符图像的字符识别结果，获得车牌的识别结果文本信息； 所述每次聚类的概率最大簇的具体获取方法为： 对于目标单字图像，将第n次聚类结果的第i个簇在第m次聚类的对应簇记为第j个簇，第n次聚类结果的第i个簇的对应簇间差异αn,i计算方法为： 式中：M表示聚类次数，M-1表示除了第n次聚类外的聚类次数，m表示除了第n次聚类外的第m次聚类，En,i表示目标单字图像的第n次聚类结果中第i个簇的像素点的数量，x表示目标单字图像第n次聚类结果的第i个簇中的第x个像素点，Pn,i,x表示目标单字图像的第n次聚类结果中第i个簇中的第x个像素点的灰度值，表示目标单字图像的第n次聚类结果中第i个簇中的所有像素点灰度值的均值，Em,j表示目标单字图像的第m次聚类结果中第j个簇的像素点的数量，y表示目标单字图像第m次聚类结果的第j个簇中的第y个像素点，Pm,j,y表示目标单字图像第m次聚类结果的第j个簇中的第y个像素点的灰度值，表示目标单字图像第m次聚类结果的第j个簇中的所有像素点灰度值的均值；||表示取绝对值函数； 目标单字图像在第n次聚类结果中第i个簇的字符概率βn,i的计算方法为： 式中：表示目标单字图像在第n次聚类结果中第i个簇中的所有像素点灰度值的均值，exp表示以自然常数为底的指数函数，Sigmoid[]表示Sigmoid函数。

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