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公开(公告)号：CN114179549A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111530103.5
申请日：2021-12-15
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: B42D25/328 , B42D25/40 , G09F3/02
Abstract: 本发明涉及防伪证卡技术领域，具体公开了一种具备防伪标识的防伪证卡，其中，包括：证卡基材和设置在所述证卡基材上的防伪信息层，所述防伪信息层包括依次设置在所述证卡基材上的全息防伪结构层和滤光层；所述证卡基材用于提供基底；所述全息防伪结构层层用于在所述基底上形成具有防伪标识的个性化信息；所述滤光层用于在所述个性化信息被激光照射时形成颜色发生改变的篡改标识。本发明还公开了一种具备防伪标识的防伪证卡的制作方法。本发明提供的具备防伪标识的防伪证卡有效降低了证卡被篡改以及伪造的可能性，提升了证卡的安全性。
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公开(公告)号：CN110901255A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911326781.2
申请日：2019-12-20
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: B42D25/20 , B42D25/328 , B42D25/435 , B42D25/46 , B42D25/455 , B42D25/45 , B42D25/378
Abstract: 本发明提供一种非对称结构的防伪证卡，其可以在确保实现防伪证卡表面的整版的全息防伪图像的基础上，降低单面防伪证卡的成本。其包括：基层、激光刻蚀层；在两个激光刻蚀层远离基层的一侧分别设置第一复合表层、第二复合表层；第一复合表层包括承载基材层、设置结构支撑层；在结构支撑层上压印形成的全息微纳结构，在全息微纳结构所在结构面上覆盖透明且折射率＞1.8的氧化物膜构成的介质镀膜层，最后设置保护层；保护层、结构支撑层材质相同，其材质的热膨胀系数与基层、激光刻蚀层、承载基材层的材质的热膨胀系数的差异值为[+30%,-30%]；第二复合表层包括：承载基材层、基底层。同时本发明还公开了一种非对称结构的防伪证卡的制作方法。
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公开(公告)号：CN117544730A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311514826.5
申请日：2023-11-15
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明提供一种证件文档辨别真伪用便携式拍照式扫描设备和方法，其不仅可以采集到高质量的数字化影像，同时能够快速辨别被采集对象的真伪。其通过设置第一光信号发射装置和第二光信号发射装置分别发出白光和紫光，控制光信号发射装置的照射角度，在光信号发射装置的标定电压范围内调整电流大小，进而实现对采集到的图像的亮度的调整，减少环境光对文书档案上光变安全特征的影响，确保采集到的图像数据上不会因为噪点或者光变防伪特征等问题影响了文书档案上信息的正常识读；同时，本申请技术方案将证件文档本身的图像数据以及防伪图像数据同时作为真伪检测模型的输入数据，对文档的真伪进行判断，提高了判断结果的准确率。
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公开(公告)号：CN110766635A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911030852.4
申请日：2019-10-28
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体公开了一种证卡数字人像复原方法，其中，包括：采集数字人像照片；根据所述数字人像照片建立数字人像训练数据库；根据所述数字人像照片建立深度残差卷积神经网络；根据所述数字人像训练数据库和所述深度残差卷积神经网络进行深度残差网络学习，得到深度残差网络复原模型；将待复原的证卡数字人像输入至所述深度残差网络复原模型得到复原后的证卡数字人像。本发明还公开了一种证卡数字人像复原装置、存储介质及处理器。本发明提供的证卡数字人像复原方法不需要传统数字图像修复方法中所采用的默认特定图像先验的方法，对证卡人像的复原更具有针对性，复原效果可以显著提高。
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公开(公告)号：CN109968843A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910207582.3
申请日：2019-03-19
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明提供一种机动车号牌冲压的控制方法，其可以保证冲压过程中的数据传输的安全性，也可以防止号牌制作点使用非法的基板压制号码牌，使号牌冲压工序具备更高的安全性。同时本发明还公开了基于此方法的冲压装置。其包括：S1冲压装置上电；S2号牌管理信息系统将待压制的号牌号码信息加密，发送给安全模块，安全模块将解密后的号牌号码信息发送给冲压机机电系统；S3：安全模块识别字模模具和待压基板；S4：安全模块验证字模模具和待压基板；S5：号牌管理信息系统验证待压基板；S6：安全模块给冲压机机电系统发送冲压指令；S7：冲压机机电系统向安全模块返回生产结果；S8：安全模块将生产结果返回给号牌管理信息系统，本次压制完成。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117194694A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311205007.2
申请日：2023-09-18
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06F16/55 , G06F16/583 , G06V10/764 , G06V10/74
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体公开了一种基于差异哈希的卡式证件版面图像快速分类方法，包括：获取待分类卡式证件的原始版面图像；对待分类卡式证件的原始版面图像进行处理，以得到待分类卡式证件的特征向量；根据待分类卡式证件的特征向量，从卡式证件模板图像库中确定出与待分类卡式证件相似度最高的目标卡式证件模板图像；根据目标卡式证件模板图像的置信度对待分类卡式证件进行分类。本发明还公开了一种基于差异哈希的卡式证件版面图像快速分类系统。本发明通过提取差异哈希特征进行分类，计算速度快、准确率高，部署简单，对硬件要求较低，尤其适合样本数极少情况下的卡式证件版面分类任务，具有极大的应用价值和意义。
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公开(公告)号：CN110901255B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN201911326781.2
申请日：2019-12-20
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: B42D25/20 , B42D25/328 , B42D25/435 , B42D25/46 , B42D25/455 , B42D25/45 , B42D25/378
Abstract: 本发明提供一种非对称结构的防伪证卡，其可以在确保实现防伪证卡表面的整版的全息防伪图像的基础上，降低单面防伪证卡的成本。其包括：基层、激光刻蚀层；在两个激光刻蚀层远离基层的一侧分别设置第一复合表层、第二复合表层；第一复合表层包括承载基材层、设置结构支撑层；在结构支撑层上压印形成的全息微纳结构，在全息微纳结构所在结构面上覆盖透明且折射率＞1.8的氧化物膜构成的介质镀膜层，最后设置保护层；保护层、结构支撑层材质相同，其材质的热膨胀系数与基层、激光刻蚀层、承载基材层的材质的热膨胀系数的差异值为[+30%,‑30%]；第二复合表层包括：承载基材层、基底层。同时本发明还公开了一种非对称结构的防伪证卡的制作方法。
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公开(公告)号：CN109968843B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201910207582.3
申请日：2019-03-19
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明提供一种机动车号牌冲压的控制方法，其可以保证冲压过程中的数据传输的安全性，也可以防止号牌制作点使用非法的基板压制号码牌，使号牌冲压工序具备更高的安全性。同时本发明还公开了基于此方法的冲压装置。其包括：S1冲压装置上电；S2号牌管理信息系统将待压制的号牌号码信息加密，发送给安全模块，安全模块将解密后的号牌号码信息发送给冲压机机电系统；S3：安全模块识别字模模具和待压基板；S4：安全模块验证字模模具和待压基板；S5：号牌管理信息系统验证待压基板；S6：安全模块给冲压机机电系统发送冲压指令；S7：冲压机机电系统向安全模块返回生产结果；S8：安全模块将生产结果返回给号牌管理信息系统，本次压制完成。
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公开(公告)号：CN119672732A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411755426.8
申请日：2024-12-03
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
IPC: G06V30/19 , G06V30/18 , G06V10/82 , G06V30/28 , G06V20/62 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及计算机视觉与字体设计技术领域，具体公开了一种面向远距离场景下的专用字体设计质量判定方法及系统，该方法包括：获取历史专用字体图像；对历史专用字体图像进行处理，以得到处理后的历史专用字体图像；构建专用字体设计质量评估模型，并利用处理后的历史专用字体图像对专用字体设计质量评估模型进行训练，以得到训练后的专用字体设计质量评估模型；获取待判定专用字体图像，并将待判定专用字体图像输入到训练后的专用字体设计质量评估模型中进行评估，以输出待判定专用字体图像的字体视认性质量评估结果。本发明能够精确、客观地对远距离场景下的专用字体设计质量进行智能判定，并依据判定结果为专用字体设计提供全面、科学的指导。
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公开(公告)号：CN110889855B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN201911030874.0
申请日：2019-10-28
Applicant: 公安部交通管理科学研究所
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，具体公开了一种基于端到端卷积神经网络的证件照抠图方法，其中，包括：将证件人像照片的抠图蒙版中的前景图与互联网照片进行合成得到训练图像；根据轻量级语义分割网络模型生成粗分割Trimap图网络；根据编解码网络对粗分割Trimap图网络进行精细化抠图，得到精细化抠图网络；将粗分割Trimap图网络和精细化抠图网络进行级联，得到端到端网络模型；将训练图像输入端到端网络模型进行微调，得到完成训练的端到端网络模型。本发明还公开了一种基于端到端卷积神经网络的证件照抠图系统、存储介质及处理器。本发明提供的基于端到端卷积神经网络的证件照抠图方法能够自动对证件照得到对应的抠图前景，无需人工标注，提高了抠图效率。
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