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龙图腾网获悉山东极视角科技有限公司申请的专利一种车牌识别方法、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：CN114155520B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202111480381.4，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权一种车牌识别方法、装置、设备及存储介质是由何超;邓富城设计研发完成，并于2021-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车牌识别方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种车牌识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取车牌图片样本作为训练集；构建基于多任务网络结构的车牌识别模型；多任务网络结构用于通过一个深度CNN网络同时提取车牌中各种信息，包括号码、颜色和层数；使用训练集训练车牌识别模型；利用训练完成的车牌识别模型对待测车牌图片进行识别。这样通过多任务网络结构能够在同一网络中同时提取所有的车牌信息，充分利用了计算资源，且计算量非常小，构建的模型结构简单，不需要任何额外的处理即可一步到位获得车牌识别的所有目标，解决了传统方法鲁棒性低的问题，实现了高精度的车牌识别。

本发明授权一种车牌识别方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种车牌识别方法，其特征在于，包括： 获取车牌图片样本作为训练集； 构建基于多任务网络结构的车牌识别模型；所述多任务网络结构用于通过一个深度CNN网络同时提取车牌中各种信息，包括号码、颜色和层数；在所述多任务网络结构中利用不同的信息层级处理不同的任务，所述任务包括车牌号码识别任务、颜色分类任务和层数分类任务；在所述多任务网络结构的浅层特征中引入所述颜色分类任务；在所述多任务网络结构的中层特征中引入所述层数分类任务；在所述多任务网络结构最后的输出任务中引入所述车牌号码识别任务；在所述多任务网络结构的卷积层后面接入一个循环神经网络模块，以学习不同字符之间的关联关系；在所述多任务网络结构最后一个卷积层的后面接入两个池化层，同时去掉循环神经网络模块，以使所述车牌号识别任务变为两个分支，第一个分支用来处理双层车牌的上层车牌号码识别，第二个分支用来处理双层车牌的下层车牌号码识别或识别单层车牌号码识别； 使用所述训练集训练所述车牌识别模型； 利用训练完成的所述车牌识别模型的对应层的softmax输出进行待测车牌图片的颜色和层数的识别，并直接对最后一个卷积层的输出进行解码得到所述待测车牌图片的车牌号码信息。

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