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龙图腾网获悉诺维艾创(广州)科技有限公司;华南农业大学申请的专利基于Transformer和超分辨率遥感图像的违停车辆检测方法、系统、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：CN115909187B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202211238074.X，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于Transformer和超分辨率遥感图像的违停车辆检测方法、系统、设备和介质是由丰鑫;陈培新;王邵晟;邱少健;潘梓豪;洪楚育;李琦伟设计研发完成，并于2022-10-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Transformer和超分辨率遥感图像的违停车辆检测方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于Transformer和超分辨率遥感图像的违停车辆检测方法、系统、设备和介质，方法包括：获取指定位置的区域遥感图像x0，对所述遥感图像x0进行训练后得到超分辨率图像数据集s1；对所述超分辨率图像数据集s1进行预处理，并通过预先设立的SwinTransformer模型提取超分辨率图像数据集s1中图片的特征图；将所述特征图输入到特征图金字塔网络，提取多尺度特征；将所述多尺度特征输入区域建议网络RPN推荐感兴趣的区域；将推荐感兴趣的区域利用感兴趣区域池化处理为相同大小；将推荐的推荐感兴趣的区域采用MaskR‑CNN算法对车辆是否违停进行预测判断，并框出违停车辆。本发明能有效解决车辆违章停车监控视野盲区问题。

本发明授权基于Transformer和超分辨率遥感图像的违停车辆检测方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.基于Transformer和超分辨率遥感图像的违停车辆检测方法，其特征在于，包括下述步骤： 获取指定位置的区域遥感图像x0，对所述遥感图像x0进行训练后得到超分辨率图像数据集s1； 对所述超分辨率图像数据集s1进行预处理，并通过预先设立的SwinTransformer模型提取超分辨率图像数据集s1中图片的特征图；所述SwinTransformer模型包括多个SwinTransformer模块，每个SwinTransformer模块用于提取不同尺度的特征信息；所述特征图是通过多个基于窗口的自注意力计算得到，包括下述四个阶段的处理： 通过像素块转换器将归一化图像x4划分为不重合的像素块集合，设定像素块大小，得到对应特征维度的像素块k0； 在第一阶段通过向量映射将像素块k0转换为一维的张量数据并使用多个与像素块大小、步长相等的卷积核对每个像素块做不重合卷积，进行线性变换改变向量维度，得到第一矩阵a1； 在第一阶段中，包括两个SwinTransformer模块，每个SwinTransformer模块包括第一部分和第二部分，将第一矩阵a1导入第一阶段的第一个SwinTransformer模块中后使用窗口自注意力计算，将窗口内的第一矩阵a1展开成第一标记图像序列t1； 第一标记图像序列t1进入第一个SwinTransformer模块的第一部分，对t1中的每个标记图像序列进行插入层归一化，在通道的维度上进行归一化操作后进行窗口多头自注意力计算，然后进行一次插入层归一化，再导入多层感知机得到第二标记图像序列t2； 第二标记图像序列t2进入第一个SwinTransformer模块的第二部分，对t2中每个标记图像进行插入层归一化，在通道的维度上进行归一化操作后进行移动窗口多头自注意力计算，然后进行一次插入层归一化，再导入多层感知机得到第三标记图像序列t3； 第三标记图像序列t3导入第一阶段的第二个SwinTransformer模块中重复上述得到t1、t2和t3过程输出第一特征图f1； 在第二阶段中将第一特征图f1导入像素块降采样，隔一个点采一个样将临近的像素块合并成一个像素块得到尺寸第二矩阵a2； 使用卷积核对第二矩阵a2进行卷积，将通道数减半与卷积神经网络的池化降维操作保持一致，得到第三矩阵a3； 第二阶段中包含两个SwinTransformer模块，第三矩阵a3进入第二阶段的SwinTransformer模块并重复第一阶段中SwinTransformer模块内的操作，输出第二特征图f2； 第三阶段中包括六个SwinTransformer模块，在第三阶段中将第二特征图f2重复第一特征图f1在第二阶段中SwinTransformer模块内的操作，输出第三特征图f3； 第四阶段中包括两个SwinTransformer模块，在第四阶段中第三特征图f3重复第二特征图f2在第三阶段中SwinTransformer模块内的操作，输出第四特征图f4； 将所述特征图输入到特征图金字塔网络，提取多尺度特征； 将所述多尺度特征输入区域建议网络RPN推荐感兴趣的区域； 将推荐感兴趣的区域利用感兴趣区域池化处理为相同大小； 将推荐的推荐感兴趣的区域采用MaskR-CNN算法对车辆是否违停进行预测判断，并框出违停车辆。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人诺维艾创(广州)科技有限公司;华南农业大学，其通讯地址为：510800 广东省广州市花都区迎宾大道163号高晟广场写字楼1栋12层08、09室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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