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龙图腾网获悉上海冠豪网络科技有限公司申请的专利多角度车牌图像的自动识别处理系统、方法、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：CN119810814B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202510293407.6，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权多角度车牌图像的自动识别处理系统、方法、电子设备及存储介质是由陆传均;谢亮;陆少锋设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本多角度车牌图像的自动识别处理系统、方法、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及机器视觉技术领域，具体为多角度车牌图像的自动识别处理系统、方法、电子设备及存储介质，方法包括：获取多角度车牌图像，采用自适应阈值分割算法，对图像进行二值化处理，提取车牌轮廓；使用透视变换对不同角度的车牌轮廓图像进行矫正；提取矫正后车牌轮廓图像的局部二值模式特征和HSV色彩直方图特征，使用支持向量机SVM分类器对车牌进行字符区域切割，根据车牌字符排列规则对切割结果进行修正，得到准确的字符切割图像，搭建多层卷积神经网络，将切割后的字符图像输入网络进行识别分类，并映射输出车牌号码信息。本发明综合利用图像处理、机器学习和深度学习技术，全面提高了车牌识别的准确性和鲁棒性，具有广阔的应用前景。

本发明授权多角度车牌图像的自动识别处理系统、方法、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.多角度车牌图像的自动识别处理方法，其特征在于，包括： 获取多角度车牌图像，采用自适应阈值分割算法，根据车牌区域局部像素分布特点自动确定二值化阈值，对车牌图像进行二值化处理，获取车牌的轮廓图像； 采用Sauvola自适应阈值分割算法对车牌图像进行二值化处理，根据Sauvola算法公式计算每个像素的自适应阈值： ； 其中，和分别是像素中心邻域内的均值和标准差；为图像灰度范围；是调节参数； 根据自适应阈值对图像进行二值化： ； 其中，表示二值化后的车牌图像，像素值为0的点对应车牌区域，像素值为1的点对应背景区域； 使用透视变换对不同角度的车牌轮廓图像进行矫正， 基于提取得到的车牌轮廓，使用道格拉斯-普克算法进行多边形拟合，得到车牌轮廓的近似多边形，其中为拟合多边形的顶点数，，即拟合为四边形；设拟合得到的车牌四边形顶点坐标为： ； 其中为车牌四边形的左上角顶点，为车牌四边形的右上角顶点，为车牌四边形的右下角顶点，为车牌四边形的左下角顶点； 通过计算车牌四边形轮廓与矩形模板的单应性矩阵，消除车牌轮廓图像的形变； 提取矫正后车牌轮廓图像的局部二值模式特征和HSV色彩直方图特征，使用支持向量机SVM分类器对车牌进行字符区域切割； 将车牌图像的特征向量和对应的字符区域信息和位置信息作为样本数据集，训练支持向量机SVM分类器； 对于待切割的车牌图像，提取特征向量，使用训练好的SVM分类器对车牌图像的每个像素位置进行分类，得到字符区域的位置和类别信息；将特征向量输入到SVM分类器，计算特征向量到超平面的距离： ； 其中，表示像素处的特征向量；和分别表示支持向量机SVM分类器的权重和偏置参数；如果，则将标记为字符区域，否则标记为背景区域； 基于车牌字符区域的切割图像，根据车牌字符排列规则，修正车牌图像中的字符分割结果；对相邻的字符区域进行合并，得到完整的字符连通区域；对每个字符连通区域，计算外接矩形，作为字符切割的初步结果；根据车牌字符的尺寸、宽高比例的先验知识，对切割结果进行调整，过滤宽高比例异常的伪字符区域；根据字符区域在车牌图像中的位置和字符间距，对切割结果进行调整，得到最终的字符切割图像； 搭建多层卷积神经网络，以车牌字符图像作为输入，识别字符图像类别，并映射成车牌信息输出，实现车牌的自动识别。

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