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武汉大学王晓光获国家专利权

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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利基于数据增强与多特征融合的印章识别方法及装置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:CN119851299B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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:202510321071.X,技术领域涉及:G06V30/19;该发明授权基于数据增强与多特征融合的印章识别方法及装置是由王晓光;姜婷婷;徐雷;刘文斌;简华;张志剑设计研发完成,并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

基于数据增强与多特征融合的印章识别方法及装置在说明书摘要公布了:本申请涉及图像识别技术领域,特别涉及一种基于数据增强与多特征融合的印章识别方法及装置,其中,方法包括:对至少一个原始印章图像进行数据增强,以生成训练样本集,并从中提取印章区域信息,构建用于突出印章特征的印章通道。基于双重注意力机制融合印章通道和RGB通道,并在保持MobileNetV2前端轻量化优势的基础上,在后端引入不同膨胀率的空洞卷积,构建改进型RAD‑MobileNet模型,利用训练样本集对该模型进行训练,得到最终影像识别模型,以输出实际印章识别任务的识别结果。由此,解决由于印章褪色、色彩不均、与文字重叠且印泥浓淡不当,传统识别方法在处理这些复杂情况难以获得满意结果的问题。

本发明授权基于数据增强与多特征融合的印章识别方法及装置在权利要求书中公布了:1.一种基于数据增强与多特征融合的印章识别方法,其特征在于,应用于模型构建阶段,其中,所述方法包括以下步骤: 对至少一个原始印章图像进行数据增强,以生成训练样本集; 从所述至少一个原始印章图像中提取印章区域信息,以构建用于突出印章特征表达的印章通道; 基于双重注意力机制融合所述印章通道和RGB通道,并在保持MobileNetV2前端轻量化优势的基础上,在后端引入不同膨胀率的空洞卷积,以构建改进型RAD-MobileNet模型; 利用所述训练样本集训练所述改进型RAD-MobileNet模型,得到最终影像识别模型,以利用所述最终影像识别模型输出实际印章识别任务的识别结果; 其中,所述最终影像识别模型的每个BottleNeck模块由扩展层、深度可分离卷积层和投影层构成,其中, 所述扩展层的计算公式为: , 其中,为输入的特征图,为1×1卷积的权重参数,为批归一化,为ReLU6激活函数,为卷积操作; 所述深度可分离卷积层的计算公式为: , 其中,为特征图的通道索引,为特征图的位置坐标,为卷积核的位置索引,为卷积核的大小,为第个通道上的卷积核权重,为卷积步长,为空洞率,、用于控制感受野的大小,为考虑空洞效应后的采样位置; 所述投影层的计算公式为: , 其中,为输入特征图,为1×1卷积的权重参数,为批归一化操作,为卷积操作。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人武汉大学,其通讯地址为:430072 湖北省武汉市武昌珞珈山;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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