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龙图腾网获悉德迅科技有限公司申请的专利基于卷积神经网络模型的外事证照防伪特征检测方法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：CN121545025B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511771564.X，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权基于卷积神经网络模型的外事证照防伪特征检测方法是由韦艳丽;韩春桃设计研发完成，并于2025-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于卷积神经网络模型的外事证照防伪特征检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及电数字数据处理技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络模型的外事证照防伪特征检测方法，方法包括：将证照表面图像输入到预设卷积神经网络中的目标卷积层得到目标输出图；利用目标卷积层的梯度幅值序列，确定目标输出图中的有效信息区域；利用有效信息区域中任一像素点对应的当前提取区域和其中的各个梯度幅值确定其信息有效参数；确定当前提取区域作为输入得到对应输出图像中的映射提取区域和实际提取区域；利用映射提取区域和实际提取区域各自对应的像素位置特征和各自的信息有效参数，确定外事证照的真伪结果。通过本发明的技术方案，能够更加准确地对外事证照的真伪进行识别。

本发明授权基于卷积神经网络模型的外事证照防伪特征检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络模型的外事证照防伪特征检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取外事证照的证照表面图像，将证照表面图像输入到预设卷积神经网络中的目标卷积层得到目标输出图； 利用目标卷积层的各卷积核中的像素点梯度总和构成的梯度幅值序列，确定目标输出图中的有效信息区域； 确定有效信息区域中任一像素点对应的当前提取区域，利用当前提取区域中的各个梯度幅值确定其信息有效参数； 确定当前提取区域作为输入得到对应输出图像中的映射提取区域和实际提取区域，确定映射提取区域和实际提取区域各自对应的像素位置特征； 利用映射提取区域和实际提取区域各自对应的像素位置特征和各自的信息有效参数，确定外事证照的真伪结果; 所述利用目标卷积层的各卷积核中的像素点梯度总和构成的梯度幅值序列，确定目标输出图中的有效信息区域，包括： 利用目标卷积层的各卷积核中的像素点梯度总和构成的梯度幅值序列，确定梯度幅值序列对应的幅值差分序列； 利用幅值差分序列中的最大差分元素位置，确定目标输出图中的有效信息区域; 所述利用幅值差分序列中的最大差分元素位置，确定目标输出图中的有效信息区域，包括： 确定幅值差分序列中的最大差分元素位置对应的两个相邻幅值，将相邻幅值中的大幅值作为梯度幅值序列中的序列右端点； 将梯度幅值序列中的最大幅值元素位置作为序列左端点，基于序列左端点和序列右端点从梯度幅值序列中截取得到分析幅值区域； 将分析幅值区域标记在目标输出图中以确定目标输出图中的有效信息区域。

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