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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于环视图像的单阶段停车位检测系统和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：CN116682094B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310670523.6，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于环视图像的单阶段停车位检测系统和方法是由秦晓辉;殷周平;秦洪懋;胡满江;边有钢;秦兆博;谢国涛;徐彪;王晓伟;丁荣军设计研发完成，并于2023-06-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于环视图像的单阶段停车位检测系统和方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于环视图像的单阶段停车位检测系统和方法，包括：骨干网络，其用于对输入的图像进行特征提取，输出特征图；瓶颈网络，其用于对骨干网络输出的特征图所包含的特征向量通过卷积、池化、激活、SE注意力机制，将特征向量中的局部特征和全局特征进行融合，拼接为一个多通道特征层；锚点设置模块，其用于将多通道特征层的图片被划分为多个网格；检测头网络，其用于为每个锚点预测一个停车位结果；解码模块，其将检测头网络预测出的停车位结果进行解码。本发明能够消除现有的三阶段停车位检测方案中的信息冗余，同时将人工设计的入口点匹配以及停车位朝向阶段与入口点检测相融合，将停车位检测优化为单阶段的方案。

本发明授权一种基于环视图像的单阶段停车位检测系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于环视图像的单阶段停车位检测系统，其特征在于，包括： 骨干网络，其用于对输入的图像进行特征提取，输出特征图，特征图包含提取到的特征向量，包括局部特征和全局特征，局部特征包括停车位入口点位置，全局特征包括停车位占用、类别； 瓶颈网络，其用于对骨干网络输出的特征图所包含的特征向量通过卷积、池化、激活、SE注意力机制，将特征向量中的局部特征和全局特征进行融合，拼接为一个多通道特征层，并输出； 锚点设置模块，其用于接收瓶颈网络输出的多通道特征层，该多通道特征层的图片被划分为多个网格，每个网格的宽和高分别为wG和hG，锚点的坐标在每个网格的左上角，在以图像左上角为原点的像素坐标系下表示为xG、yG； 检测头网络，其用于接收锚点设置模块输出带锚点的多通道特征层，为每个锚点预测一个停车位结果，停车位结果包含停车位类别结果、停车位是否被占用结果、停车位的距离置信度结果以及以图像左上角为原点的像素坐标系下的停车位左点坐标x、y和右点相对左点的偏移w和h； 解码模块，其用于将检测头网络预测出的停车位结果按下式1进行解码，输出停车位进入线左点的横坐标xleft和纵坐标yleft，停车位进入线右点相对左点的横坐标偏移Δx和纵坐标偏移Δy： 其中，xpred，ypred分别表示检测头网络输出的预测值，分别对应为停车位左点坐标x、y，Xmax和Ymax是数据采集单元采集的数据集中停车位左点和右点最大的X坐标差值和Y坐标差值，二者的具体数值根据采集车辆拍摄的图片中停车位的分布去确定，σ表示Sigmoid激活函数，tanh表示激活函数； 瓶颈网络具有n-1个CBR单元、SE单元和通道拼接单元，其中： CBR与其他的n-1个台阶数量相同，且一一对应，每一个CBR用于分别接收其他的n-1个台阶之一输出的特征图所包含的特征向量，并对输入的进行卷积处理，输出经过特征提取之后的特征层，再分别通过相应的SE单元进行通道注意力机制处理，输出经过注意力机制处理的特征层，最后汇总到通道拼接单元，由通道拼接单元进行通道拼接处理，输出多通道特征层。

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