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龙图腾网获悉四川启睿克科技有限公司申请的专利基于融合的胶囊网络和轻量级网络的手写汉字识别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：CN115713771B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202211336303.1，技术领域涉及：G06V30/226；该发明授权基于融合的胶囊网络和轻量级网络的手写汉字识别方法是由王萍设计研发完成，并于2022-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于融合的胶囊网络和轻量级网络的手写汉字识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于融合的胶囊网络和轻量级网络的手写汉字识别方法，包括：数据预处理；搭建、训练Efficient‑Capsnet胶囊网络模型；搭建、训练轻量级MobileNetV3网络模型；搭建EfficientNetV2模型，进行stacking融合模型训练，使用stacking模型融合方式，将Efficient‑Capsnet胶囊网络模型和轻量级MobileNetV3网络模型作为初级学习器，通过将其输出作为输入到次级学习器EfficientNetV2模型中进行分类完成最终的手写汉字识别。本发明采用胶囊网络和轻量级MoblieNetV3相融合的方法进行手写汉字识别，减少模型参数量的同时，还能够增加了空间识别能力提升手写汉字识别模型的准确率。

本发明授权基于融合的胶囊网络和轻量级网络的手写汉字识别方法在权利要求书中公布了：1.基于融合的胶囊网络和轻量级网络的手写汉字识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤A、数据预处理； 获取中文手写数据库的数据，并将所获取的数据集合并用于扩充数据集，按比例将数据集划分为训练数据集和测试数据集并统一数据样本大小； 步骤B、搭建、训练Efficient-Capsnet胶囊网络模型； 步骤C、搭建、训练轻量级MobileNetV3网络模型； 步骤D、搭建EfficientNetV2模型，进行stacking融合模型训练； 使用stacking模型融合方式，将Efficient-Capsnet胶囊网络模型和轻量级MobileNetV3网络模型作为初级学习器；将EfficientNetV2模型作为次级学习器； 将经过预处理之后的测试数据集分别输入到训练好的Efficient-Capsnet胶囊网络模型和轻量级MobileNetV3网络模型中进行测试，得到测试数据集的预测输出； 将预测输出作为输入到训练好的次级学习器EfficientNetV2模型中进行分类完成最终的手写汉字识别。

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四川启睿克科技有限公司，其通讯地址为：610000 四川省成都市中国(四川)自由贸易试验区成都高新区天府四街199号1栋33层；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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