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龙图腾网获悉唯品会(广州)软件有限公司申请的专利基于旋转验证码的图像还原方法、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：CN121366087B 。

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：202511950986.3，技术领域涉及：G06T3/602；该发明授权基于旋转验证码的图像还原方法、设备及存储介质是由陈佳腾;王山虎;潘攀设计研发完成，并于2025-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于旋转验证码的图像还原方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于旋转验证码的图像还原方法、设备及存储介质，包括：获取验证码图像，解析所述验证码图像得到原始旋转角度；将所述验证码图像拆分为内部旋转图像和外部背景图像，并将所述内部旋转图像和所述外部背景图像输入至视觉Transformer模型；采用所述视觉Transformer模型的自注意力机制捕获所述内部旋转图像和所述外部背景图像的长距离依赖关系，并基于所述长距离依赖关系输出预测旋转角度；通过所述预测旋转角度和预设环形权重损失函数还原所述验证码图像。本申请通过视觉Transformer模型的自注意力机制，有效捕获内部旋转图像与外部背景图像的长距离依赖关系，提升旋转角度预测精度，从而增强验证码图像还原的可靠性和安全评估的准确性。

本发明授权基于旋转验证码的图像还原方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于旋转验证码的图像还原方法，其特征在于，所述基于旋转验证码的图像还原方法包括以下步骤： 获取验证码图像，解析所述验证码图像得到原始旋转角度； 将所述验证码图像拆分为内部旋转图像和外部背景图像，并将所述内部旋转图像和所述外部背景图像输入至视觉Transformer模型； 采用所述视觉Transformer模型的自注意力机制捕获所述内部旋转图像和所述外部背景图像的长距离依赖关系，并基于所述长距离依赖关系输出预测旋转角度，其中，将所述内部旋转图像和所述外部背景图像分别划分为多个图像区块，并将每个图像区块转换为令牌序列；将所述令牌序列输入视觉Transformer网络，通过自注意力机制分析各个图像区块之间的全局关联性；整合所述内部旋转图像和所述外部背景图像的令牌序列，基于整合结果生成所述预测旋转角度； 通过所述预测旋转角度、原始旋转角度及预设环形权重损失函数还原所述验证码图像，其中，所述通过所述预测旋转角度、原始旋转角度及预设环形权重损失函数还原所述验证码图像的步骤，包括：计算所述预测旋转角度与所述原始旋转角度于环形结构的最小弧长距离；采用预设环形权重损失函数为所述最小弧长距离生成环形权重分布，将所述预测旋转角度的角度分布与所述环形权重分布对齐，根据对齐状态计算加权损失值；根据所述加权损失值调整所述预测旋转角度，通过调整后的所述预测旋转角度还原所述验证码图像；并且，先计算所述预测旋转角度与所述原始旋转角度的绝对差值，然后通过取所述绝对差值与360度减去所述绝对差值之间的两者最小值，得到环形意义上的角度误差，所述角度误差被输入至高斯核函数，生成对应的环形权重值； 以及，整合所述内部旋转图像和所述外部背景图像的令牌序列，基于整合结果生成所述预测旋转角度的步骤，包括： 将所述内部旋转图像的令牌序列和所述外部背景图像的令牌序列拼接，为组合令牌序列； 计算所述组合令牌序列中各个令牌相互之间的关联权重，根据所述关联权重得到所述长距离依赖关系； 根据所述长距离依赖关系对所述内部旋转图像和所述外部背景图像的令牌序列进行加权融合，生成统一特征表示作为所述整合结果； 基于所述整合结果生成所述预测旋转角度。

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