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龙图腾网获悉杭州乒乓智能技术有限公司申请的专利一种证件图像识别模型的训练方法、电子设备和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：CN121305599B 。

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：202511834111.7，技术领域涉及：G06V30/42；该发明授权一种证件图像识别模型的训练方法、电子设备和介质是由李正;寻双贵设计研发完成，并于2025-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种证件图像识别模型的训练方法、电子设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种证件图像识别模型的训练方法、电子设备和介质，涉及证件图像识别技术领域，方法包括：利用闭源大模型对多个证件图像进行识别，得到各个证件图像所对应的识别结果，每个证件图像的识别结果都包括多个关键信息；利用所述识别结果对相应的证件图像进行打标，得到打标后的证件图像；所述打标后的证件图像携带有多个关联所述关键信息的标签；利用打标后的证件图像作为样本集对开源光学字符识别初始模型进行训练，得到最终的证件图像识别模型。本发明具有支持多语种、多证件类型的图像识别与属性解析的功能，识别速度快、准确率高、稳定性好及模型轻量化的优点。

本发明授权一种证件图像识别模型的训练方法、电子设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种证件图像识别模型的训练方法，其特征在于，所述训练方法包括： 利用闭源大模型对多个证件图像进行识别，得到各个证件图像所对应的识别结果，每个证件图像的识别结果都包括多个关键信息； 利用所述识别结果对相应的证件图像进行打标，得到打标后的证件图像；所述打标后的证件图像携带有多个关联所述关键信息的标签； 利用打标后的证件图像作为样本集对开源光学字符识别初始模型进行训练，得到最终的证件图像识别模型，包括： 将携带有关联证件图像全局属性的字段及其值的标签的打标后的证件图像作为样本集，利用强化学习算法训练初始模型，以使得训练后的模型参数学习到证件图像的整体特征； 在检测到对证件图像全局属性的识别准确率大于或等于预设全局属性识别准确率的情况下，保存训练后的模型参数，得到证件图像全局属性识别模型； 将携带有关联证件图像局部属性的字段及其值的标签的打标后的证件图像作为样本集，利用强化学习算法训练证件图像全局属性识别模型，以使得训练后的模型参数学习到证件图像的局部特征； 在检测到对证件图像局部属性的识别准确率大于或等于预设局部属性识别准确率的情况下，保存训练后的模型参数，得到最终的证件图像识别模型。

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