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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于分步检测和并行技术的车牌脱敏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：CN118887651B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202411170875.6，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权基于分步检测和并行技术的车牌脱敏方法是由李圆圆;张晗;李泊宁设计研发完成，并于2024-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分步检测和并行技术的车牌脱敏方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉和人工智能技术领域，具体涉及一种基于分步检测和并行技术的车牌脱敏方法，包括：对智能网联汽车采集的原始图像或视频数据进行预处理，获取图像序列；对于图像序列中的图像，采用车辆检测网络获取车辆区域坐标，基于车辆区域坐标从图像中裁剪得到车辆区域子图像；采用多个相同的车牌检测网络对车辆区域子图像进行多线程并行检测，获取车牌区域坐标；基于车牌区域坐标获取车牌内容，对车牌内容进行脱敏要求判断，筛选出符合要求的车牌区域坐标；基于符合要求车牌的区域坐标，对图像序列进行马赛克处理，输出脱敏后的图像序列；本发明能够提高车牌脱敏的处理效率和实时性。

本发明授权基于分步检测和并行技术的车牌脱敏方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分步检测和并行技术的车牌脱敏方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1、对智能网联汽车采集的原始图像或视频数据进行尺寸调整、去噪以及图像增强的预处理，获取图像序列； 步骤S2、对于所述图像序列中的图像，采用车辆检测网络获取车辆区域坐标，基于所述车辆区域坐标从图像中裁剪得到车辆区域子图像； 步骤S3、采用多个相同的车牌检测网络对所述车辆区域子图像进行多线程并行检测，获取车牌区域坐标； 步骤S3具体包括： 步骤S3-1、确定车牌检测网络的数量，将所述车辆区域子图像平均分成多个批次，每个批次中的车辆区域子图像数量与所述车牌检测网络的数量相同； 步骤S3-2、对于一个批次中的车辆区域子图像，创建多个线程，每个车辆区域子图像对应一个线程，每个线程采用一个车牌检测网络进行车牌检测，等待各线程均处理完成后，汇总本批次的车牌区域的坐标结果； 步骤S3-3、回到步骤S3-2，按照批次的编号顺序处理各批次的图像，直到完成所有批次的处理； 步骤S3-4、汇总所有批次图像的处理结果，得到所有的车牌区域坐标； 步骤S4、基于车牌区域坐标获取车牌内容，对所述车牌内容进行脱敏要求判断，筛选出符合脱敏要求的车牌区域坐标； 步骤S5、基于所述符合脱敏要求的车牌区域坐标，对所述图像序列进行马赛克处理，输出脱敏后的图像序列； 步骤S5具体包括： 步骤S5-1、对于所述图像序列中的图像，基于所述符合脱敏要求的车牌区域坐标，提取坐标区域的图像； 步骤S5-2、使用线性插值方法，将提取的坐标区域的图像缩小指定倍数； 步骤S5-3、使用最近邻插值方法，将缩小的图像放大回坐标区域大小； 步骤S5-4、采用处理后的图像替换原图像中坐标区域的图像； 步骤S5-5、回到步骤S5-1，处理所有所述图像序列中的图像，最终得到添加马赛克的图像序列，作为输出的脱敏后的图像序列。

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