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龙图腾网获悉北京海鑫智圣技术有限公司申请的专利证件完整性检测方法、装置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：CN117315691B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202311278648.0，技术领域涉及：G06V30/30；该发明授权证件完整性检测方法、装置及存储介质是由彭明莎;王贤良;孟凡军;贺银苹设计研发完成，并于2023-09-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本证件完整性检测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种证件完整性检测方法、装置及存储介质。该方法包括：基于双流卷积神经网络GSCNN模型对证件图像进行边缘提取，得到证件的边缘图像，和或基于边角检测网络模型对证件的边角图像进行边角分类，得到边角检测结果；边缘图像用于判断证件的边缘是否属于闭包合；边角检测结果用于判断证件的边角是否完整；在证件的边缘属于闭包合且证件的边角完整的情况下，确定证件是完整的。本申请提供的证件完整性检测方法、装置及存储介质，根据边缘检测和边角检测两种自动化检测结果来综合判定证件是否完整，提高了证件完整性判定的准确性，提高了证件采集质量，并降低了证件检测的人力和物力成本。

本发明授权证件完整性检测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种证件完整性检测方法，其特征在于，包括： 在基于双流卷积神经网络GSCNN模型对证件图像进行边缘提取之前，对所述证件图像进行透视变换校正； 基于双流卷积神经网络GSCNN模型对证件图像进行边缘提取，得到证件的边缘图像，和或基于边角检测网络模型对证件的边角图像进行边角分类，得到边角检测结果；所述边缘图像用于判断证件的边缘是否属于闭包合；所述边角检测结果用于判断证件的边角是否完整； 在所述证件的边缘属于闭包合且所述证件的边角完整的情况下，确定所述证件是完整的； 所述双流卷积神经网络GSCNN模型是通过以下步骤训练得到的：在所述GSCNN模型的编码器中，提取所述证件图像的边缘特征、多尺度语义特征和人工边缘特征并对所述证件图像的边缘特征、多尺度语义特征和人工边缘特征进行特征融合，得到边缘检测高层特征；在所述GSCNN模型的解码器中，基于特征金字塔网络FPN和所述边缘检测高层特征训练所述GSCNN模型； 所述GSCNN模型的模型参数是基于动态权重交叉熵损失进行优化的； 所述提取所述证件图像的边缘特征、多尺度语义特征和人工边缘特征，包括：基于Gate门控和注意力机制提取所述证件图像的边缘特征，并基于多个残差卷积神经网络提取所述证件图像的多尺度语义特征，并利用canny算子提取所述证件图像的人工边缘特征； 所述边角检测网络模型是基于轻量神经网络和sobel算子构建的，且所述边角检测网络模型是通过以下步骤训练得到的：利用所述轻量神经网络提取所述边角图像的中层特征，并利用所述sobel算子提取所述边角图像的sobel特征；基于所述中层特征和所述sobel特征获取高层语义特征；基于所述高层语义特征并通过监督训练方式训练边角检测网络模型； 其中，构建所述边角检测网络模型所基于的轻量神经网络，其激活函数采用H-Swish函数；并且，在所述轻量神经网络的最后两层网络采用SE模块和5×5卷积核的网络，在前面层网络中每一层用一种大小的卷积核，以及用1×1的卷积核的网络代替最后的全连接层。

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