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龙图腾网获悉华南理工大学;人工智能与数字经济广东省实验室(广州)申请的专利一种停车场泊位占用状态全景式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：CN116416597B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202310095613.7，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种停车场泊位占用状态全景式检测方法及系统是由游峰;吴镇江;肖智豪;杨家夏;杨敬姗;谭云龙;王海玮;黄玲设计研发完成，并于2023-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种停车场泊位占用状态全景式检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种停车场泊位占用状态全景式检测方法及系统，包括：获得待管理停车场地的空间布局形态，根据每个监控摄像头的覆盖范围，确定实现待管理停车场泊位检测所需摄像头的布局方案；构建泊位状态检测模块，用于获得停车场内的车辆及车位信息；构建全景底图生成模块，具体是端到端视角变换模型，用于生成拍摄对象的2D全景底图；构建原始数字化2D停车场全景图；根据实时获得的停车场内车辆及车辆信息，生成泊位实时检测结果的可视化表征即实时数字化2D停车场全景泊位占用底图。本发明所需设备少，可以灵活地部署应用于不同形态的户外停车场的管理运营工作中，并提供全景式的泊位占用可视化分析，削减管理成本，提高管理效能。

本发明授权一种停车场泊位占用状态全景式检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种停车场泊位占用状态全景式检测方法，其特征在于，包括： 获得待管理停车场地的空间布局形态，根据每个监控摄像头的覆盖范围，确定实现待管理停车场泊位检测所需摄像头的布局方案； 构建泊位状态检测模块，泊位状态检测模块包括基于深度学习的车辆识别模型及基于深度学习的车位识别模型，用于获得停车场内的车辆及车位信息； 构建全景底图生成模块，具体是端到端视角变换模型，所述端到端视角变换模型包括透视变换模型及视角拼接模型，用于生成拍摄对象的2D全景底图； 构建原始数字化2D停车场全景图，通过车辆识别模型及车位识别模型获取各个监控视角图像下的初始化泊位信息，运行端到端视角变换模型将得到包括各个视角下的初始化泊位信息的图像序列进行拼接融合，形成原始数字化2D停车场全景图，具体工作过程为： 依次调用车辆识别模型和车位识别模型，检出各监控视角下的车辆停放位置及空余泊位； 设车辆停放的位置与泊位位置存在一一对应关系，采用动态背景生成的方法，以滑动窗口的方式批量循环遍历车辆停放位置与空余泊位位置的像素坐标，利用移动平均法分别计算单次遍历车辆停放位置与空余泊位位置信息的加权均值，直至该加权均值收敛； 收敛后的加权均值可表征单个监控视频视角中的车位位置，通过该值确定图像中的各车位中心点像素坐标，并以设定颜色的四边形框描出每个车位的边界，由此产生各个车位唯一的位置识别信息，所述位置识别信息包括：图像中每个车位位置对应的边界框的四个顶点的像素坐标、边界框中心点的像素坐标以及唯一的ID编号，这三者是一一对应关系，将上述信息叠加绘制到原始的监控视频图像，得到的复合图像为“绘制好车位位置信息的单个监控摄像头成像图像”，逐一将绘制好车位位置信息的单个监控摄像头图像，输入到端到端视角转换模型中，生成原始数字化2D停车场全景底图，该底图以垂直鸟瞰图视角呈现多个“绘制好车位位置信息的单个监控摄像头成像图像”的拼接结果，该拼接结果包含场内所有车位的ID编号、边界框顶点与边界框中心点坐标信息； 采用最近邻算法在数字化2D停车场全景图中搜寻与所述车辆识别模型检出的实时车辆位置边界框中心点在像素坐标系下的欧式距离小于一定阈值a的所有待定车位ID编号，这些待定的车位是有可能已经被使用的车位； 应用IOU判断法确定被占用的车位，所述车辆识别模型识别得到的车辆位置边界框与“绘制好车位位置信息的单个监控摄像头成像图像”中包含的“车位的位置信息”之间的关系，逐一确定停车场内所有所述单个监控摄像头成像图像中的泊位实时占用情况，然后，将判断结果融合所述原始数字化2D停车场全景底图的信息，生成泊位实时检测结果的可视化表征——实时数字化2D停车场全景泊位占用底图。

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华南理工大学;人工智能与数字经济广东省实验室(广州)，其通讯地址为：510640 广东省广州市天河区五山路381号；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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