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龙图腾网获悉智慧互通科技股份有限公司申请的专利基于多模型引导的车牌字符分类方法以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：CN116311206B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202310225517.X，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权基于多模型引导的车牌字符分类方法以及系统是由闫军;丁丽珠;王艳清设计研发完成，并于2023-03-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模型引导的车牌字符分类方法以及系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于多模型引导的车牌字符分类方法以及系统。方法包括：将第一车牌字符数据组输入至第一分类模型进行学习，获得每个类别的第一分类概率，将第一车牌字符数据组输入至初始车牌字符分类模型进行学习，获得每个类别的第一车牌字符分类概率；将第二车牌字符数据组输入至第二分类模型进行学习，获得每个类别的第二分类概率，将第二车牌字符数据组输入至初始车牌字符分类模型进行学习，获得每个类别的第二车牌字符分类概率；根据第一分类概率与第一车牌字符分类概率计算第一散度值，根据第二分类概率与第二车牌字符分类概率计算第二散度值；根据第一散度值与第二散度值构建整体损失函数进行训练，获得车牌字符分类模型。

本发明授权基于多模型引导的车牌字符分类方法以及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模型引导的车牌字符分类方法，其特征在于，包括： 构建第一车牌字符数据组与第二车牌字符数据组，所述第一车牌字符数据组中字符类别对应的数量大于所述第二车牌字符数据组中字符类别对应的数量； 将所述第一车牌字符数据组输入至第一分类模型进行学习，获得每个类别的第一分类概率，并将所述第一车牌字符数据组输入至初始车牌字符分类模型进行学习，获得每个类别的第一车牌字符分类概率； 将所述第二车牌字符数据组输入至第二分类模型进行学习，获得每个类别的第二分类概率，并将所述第二车牌字符数据组输入至所述初始车牌字符分类模型进行学习，获得每个类别的第二车牌字符分类概率；其中，所述第一分类模型中特征提取网络的卷积模块个数小于所述第二分类模型中特征提取网络的卷积模块个数； 根据所述第一分类概率与所述第一车牌字符分类概率计算第一散度值，根据所述第二分类概率与所述第二车牌字符分类概率计算第二散度值； 根据所述第一散度值与所述第二散度值构建整体损失函数，对所述初始车牌字符分类模型进行训练，获得车牌字符分类模型； 根据所述车牌字符分类模型对车牌字符图像进行分类，获得分类结果。

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