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龙图腾网获悉东风悦享科技有限公司申请的专利一种智慧公交站台停车区车辆违停状态检测方法及系统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：CN120319032B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202510797453.X，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种智慧公交站台停车区车辆违停状态检测方法及系统是由杨彦鼎;张利;董士琦;代薇;陈文设计研发完成，并于2025-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智慧公交站台停车区车辆违停状态检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种智慧公交站台停车区车辆违停状态检测方法及系统，所述方法包括：Q1.车辆在智慧公交站台停车过程中，采集车辆历史停车位置点的数据信息，并实时获取车辆的定位的数据信息、车辆与站台停车位中心点的相对位置的数据信息，并采用改进的河马优化最小二乘支持向量机回归预测算法对车辆与停车位的匹配度进行预测，得到预测后的车辆与停车位的匹配度的数据信息。本发明不仅解决现有公交站台停车区管理中存在的异常状态检测不及时、不准确，无法自动预警等问题，而且提高公交站台停车区的管理效率，保障公交车辆的正常运行。

本发明授权一种智慧公交站台停车区车辆违停状态检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智慧公交站台停车区车辆违停状态检测方法，其特征在于，所述方法包括： Q1.车辆在智慧公交站台停车过程中，采集车辆历史停车位置点的数据信息，并实时获取车辆的定位的数据信息、车辆与站台停车位中心点的相对位置的数据信息； Q2.基于所述车辆历史停车位置点的数据信息、所述车辆的定位的数据信息和所述车辆与站台停车位中心点的相对位置的数据信息，采用改进的河马优化最小二乘支持向量机回归预测算法对车辆与停车位的匹配度进行预测，得到预测后的车辆与停车位的匹配度的数据信息； Q3.基于所述预测后的车辆与停车位的匹配度的数据信息，采用基于衰减因子和动态学习的改进的大蔗鼠优化算法对车辆与停车位的匹配度进行优化，得到优化后的车辆与停车位的匹配度的数据信息； Q4.基于所述优化后的车辆与停车位的匹配度的数据信息，建立停车位异常状态函数W，对停车位的异常状态值进行推算，得到停车位的异常状态值的数据信息； 在步骤Q3中，所述采用基于衰减因子和动态学习的改进的大蔗鼠优化算法对车辆与停车位的匹配度进行优化包括： Q31.基于所述预测后的车辆与停车位的匹配度的数据信息，对大蔗鼠种群进行初始化，确定种群参数，得到初始化后的大蔗鼠种群的数据信息； Q32.基于所述初始化后的大蔗鼠种群的数据信息，构建鼠群的位置更新函数R， ， 其中，yi为初始化后的大蔗鼠种群的第i个种群个体，yj为初始化后的大蔗鼠种群的第j个种群个体，i和j为正整数，C为0到1之间的任意一个常量参数，β为大蔗鼠种群的衰减因子，δ为大蔗鼠种群的动态学习因子； Q33.基于所述鼠群的位置更新函数R，进行迭代，对车辆与停车位的匹配度进行优化，得到优化后的车辆与停车位的匹配度的数据信息。

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