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龙图腾网获悉安徽清新互联信息科技有限公司申请的专利一种基于注意力蒸馏的车牌识别方法、系统以及储存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：CN118865348B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202410889633.6，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权一种基于注意力蒸馏的车牌识别方法、系统以及储存介质是由刘海磊;尼秀明;张卡;何佳设计研发完成，并于2024-07-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力蒸馏的车牌识别方法、系统以及储存介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力蒸馏的车牌识别方法、系统以及储存介质，涉及车牌识别技术领域，对车牌图像预处理后输入到已训练完成的深度神经网络模型中，以输出车牌识别结果；所述深度神经网络模型包括特征提取模块、主分支瓶颈模块、辅助分支瓶颈模块以及预测模块，主分支瓶颈模块与辅助分支瓶颈模块并联后的输入端与特征提取模块的输出端连接、输出端连接到预测模块的输入端，特征提取模块输入预处理后的车牌图像，预测模块输出车牌识别结果；该车牌识别方法、系统以及储存介质把一个重量级的基于transformer解码器的教师模型，蒸馏其核心的全局注意力知识，并教授传递给基于CNN的学生模型，提高了识别准确性以及鲁棒性。

本发明授权一种基于注意力蒸馏的车牌识别方法、系统以及储存介质在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力蒸馏的车牌识别方法，其特征在于，对车牌图像预处理后输入到已训练完成的深度神经网络模型中，以输出车牌识别结果； 所述深度神经网络模型包括特征提取模块、主分支瓶颈模块、辅助分支瓶颈模块以及预测模块，主分支瓶颈模块与辅助分支瓶颈模块并联后的输入端与特征提取模块的输出端连接、输出端连接到预测模块的输入端，特征提取模块输入预处理后的车牌图像，预测模块输出车牌识别结果； 主分支瓶颈模块基于CNN网络结构抽象车牌图像特征，得到主特征图；辅助分支瓶颈模块基于transformer解码器网络结构，通过自注意力机制和全局注意力机制，抽象车牌图像的全局特征和局部特征，得到辅助特征图； 为深度神经网络模型设置监督函数，所述监督函数包括主监督函数main_loss和辅助监督函数aux_loss，其中，辅助分支瓶颈模块只是用于辅助训练，不用于深度神经网络模型训练完成后的执行过程； 主监督函数用于监督车牌识别相关任务的训练； 辅助监督函数用于蒸馏辅助分支瓶颈模块的知识，进而教授监督主分支瓶颈模块的训练； 所述深度神经网络模型的训练过程包括： 将训练样本图像输入到已构建完成的深度神经网络模型中，对深度神经网络模型进行训练； 训练教师模型，忽略主分支瓶颈模块，基于主监督函数训练特征提取模块、辅助分支瓶颈模块以及预测模块； 训练学生模型，忽略辅助分支瓶颈模块，冻结特征提取模块以及预测模块，基于主监督函数训练主分支瓶颈模块； 综合监督训练，冻结辅助分支瓶颈模块，基于主监督函数训练特征提取模块、主分支瓶颈模块以及预测模块，同时，基于辅助监督函数辅助训练特征提取模块、主分支瓶颈模块。

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