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龙图腾网获悉济南博观智能科技有限公司申请的专利车款自动标记及校验方法、装置、电子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：CN114638315B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202210318338.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权车款自动标记及校验方法、装置、电子设备及存储介质是由余永龙设计研发完成，并于2022-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本车款自动标记及校验方法、装置、电子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款自动标记及校验方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取车辆图像；对车辆图像进行关键区域识别，得到关键区域图像；对关键区域图像进行特征提取，得到基础车辆特征，并按照预设特征处理方式，利用基础车辆特征得到一维车款特征；将一维车款特征输入训练好的车款分类器中，得到初始车款类别；从预设特征库中获取若干个车款类别分别对应的若干个预设二维车款特征，生成车辆图像对应的二维车款特征，并分别计算二维车款特征与各个预设二维车款特征之间的相似度；若相似度满足预设相似度条件，则将初始车款类别确定为车辆图像对应的车款类别标签；该方法可以提高车款类别标签的准确性和可靠度。

本发明授权车款自动标记及校验方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种车款自动标记及校验方法，其特征在于，包括： 获取车辆图像； 对所述车辆图像进行关键区域识别，得到关键区域图像； 对所述关键区域图像进行特征提取，得到基础车辆特征，并按照预设特征处理方式，利用所述基础车辆特征得到一维车款特征； 将所述一维车款特征输入训练好的车款分类器中，得到初始车款类别； 生成所述车辆图像对应的二维车款特征，从预设特征库中获取与所述初始车款类别对应的若干个同类预设二维车款特征，以及分别与各个非初始车款类别对应的若干个非同类预设二维车款特征，并分别计算所述二维车款特征与各个所述同类预设二维车款特征以及所述非同类预设二维车款特征之间的相似度； 若所述相似度满足预设相似度条件，则将所述初始车款类别确定为所述车辆图像对应的车款类别标签； 其中，所述车款自动标记及校验方法还包括： 基于所述关键区域图像进行车款的初筛；若所述关键区域图像中的相对位置关系参数符合预设要求，则确定需要执行对所述关键区域图像进行特征提取，得到基础车辆特征，并按照预设特征处理方式，利用所述基础车辆特征得到一维车款特征的步骤； 其中，所述关键区域图像包括左车灯区域图像、右车灯区域图像、前脸区域图像和车标区域图像，所述基于所述关键区域图像进行车款的初筛包括： 确定所述左车灯区域图像、所述右车灯区域图像、所述车标区域图像的中心点相对于所述前脸区域图像的坐标值； 利用所述左车灯区域图像和所述右车灯区域图像分别对应的车灯坐标值，计算相对于所述前脸区域图像上下边界的第一边界距离比值； 利用所述车标区域图像对应的车标坐标值，计算相对于所述前脸区域图像上下边界的第二边界距离比值； 计算所述前脸区域图像的宽高比； 所述若所述关键区域图像中的相对位置关系参数符合预设要求，则确定需要执行对所述关键区域图像进行特征提取，得到基础车辆特征，并按照预设特征处理方式，利用所述基础车辆特征得到一维车款特征的步骤，包括： 若所述第一边界距离比值、所述第二边界距离比值、所述宽高比处于对应的目标预设区间的数量大于预设数量阈值，则确定需要执行对所述关键区域图像进行特征提取，得到基础车辆特征，并按照预设特征处理方式，利用所述基础车辆特征得到一维车款特征的步骤；所述目标预设区间是指与用户想要进行标记的车款对应的预设区间。

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