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龙图腾网获悉西安交通大学;陕西四维衡器科技有限公司申请的专利一种多行车牌识别方法、系统、设备和可读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：CN118968486B 。

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：202411007258.4，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权一种多行车牌识别方法、系统、设备和可读存储介质是由刘小勇;李沿樟;王建军设计研发完成，并于2024-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多行车牌识别方法、系统、设备和可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种多行车牌识别方法、系统、设备和可读存储介质，属于人工智能领域，方法包括车辆检测、车牌检测和字符识别；车辆检测，车牌检测两步完成车牌检测任务，车辆检测可以有效地降低直接对自然图像检测车牌方法的误识别率，同时提升了对无牌车的识别率；车牌检测从车辆检测获取的车辆图片进行检测，能够大幅度减小自然背景带来的扰动，有效提高车牌检测率。字符识别能够精准识别车牌图像中车牌字符并进行统计。本发明通过深度学习去完成车辆检测、车牌检测和字符识别，对单行车牌、多行车牌和无车牌都能正确识别，可以实现对一行车牌和多行车牌内容的一次性识别，提高车牌识别效率，满足目前高速公路收费站的车牌识别需求。

本发明授权一种多行车牌识别方法、系统、设备和可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种多行车牌识别方法，其特征在于，包括以下过程，预先收集的包含车辆的图片作为车辆图像集，利用预训练模型对车辆图像集进行标注，获得车辆标签集，所述车辆图像集和车辆标签集共同构成车辆数据集；利用所述车辆数据集对目标框检测模型进行训练，获得车辆检测模型； 从车辆数据集截取车辆图片并调整大小作为车牌图像集，利用预训练模型对车牌图像集进行标注，划分单行车牌和多行车牌，获得车牌标签集，所述车牌图像集和车牌标签集共同构成车牌数据集；利用所述车辆数据集对目标框检测模型进行训练，获得车牌检测模型； 从车牌数据集截取车牌图片并调整大小作为字符图像集，利用预训练模型对字符图像集进行标注，获得字符标签集，所述字符图像集和字符标签集共同构成字符数据集，利用所述字符数据集对光学字符识别模型进行训练，获得字符识别模型； 所述字符数据集的生成具体包括以下步骤，获取字符图像集；所述字符图像集是依据车牌标签集所表示的位置信息从上述车牌图像集截取字符图片； 依据上述车牌标签集所代表的位置信息从上述车牌图像集截取字符图片，然后对截取的字符图片进行预处理，形成待矫正车牌图像集； 对上述待矫正车车牌进行车牌矫正，依据车牌四点坐标位置与目标位置计算透射变换矩阵；所述目标位置根据上述车牌类型而不同；得到的矫正后图片，其中车牌类型为多行车牌的图片，从原图中截取上下两张图片并合并；记矫正后图片为M，宽和高分别为w,h，截取的上部分图为a，以0,0为左上点，宽和高分别为缩放至截取的下部分图为b，以为左上点，宽和高分别为图b进行缩放至宽和高为图a和图b左右合并为图M′，形成矫正后图像集； 使用预训练的字符识别模型对矫正后图像集进行字符识别并保存，对识别错误的字符进行修改，将审核后的字符集称为字符标签集； 上述字符图像集和字符标签集共同构成字符数据集； 车辆检测模块对输入图像进行预处理，获得待识别车辆图像以及车辆进出状态；车牌检测模块对所述待识别车辆图像进行预处理，获得待识别车牌图像，以及所述车牌图像的车牌类型；在所述待识别车牌图像的车牌类型为“多行”的情况下，对所述待识别车牌图像进行分割合并，得到单行车牌类型的车牌图像；字符统计模块对所述单行车牌类型的车牌图像进行识别，放入字典；在所述车辆进出状态为“出”时，根据字典统计出正确的车牌号码。

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西安交通大学;陕西四维衡器科技有限公司，其通讯地址为：710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号；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”。