买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉中雄科技集团股份有限公司申请的专利基于边缘计算的智慧停车无人值守车辆出入管理系统及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：CN120636195B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511137095.6，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权基于边缘计算的智慧停车无人值守车辆出入管理系统及方法是由陈孺富;赵四林;朱斌设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于边缘计算的智慧停车无人值守车辆出入管理系统及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及边缘计算技术领域，具体地说，涉及基于边缘计算的智慧停车无人值守车辆出入管理系统及方法。其包括：车辆检测定位单元基于多模态传感器阵列模块获取多模态数据，并通过卡尔曼滤波算法并结合QBCN信息干扰变量实现车辆实时定位并实时更新车位状态；车牌识别单元基于多光谱成像技术与轻量化CRNN模型，在光照异常情况下完成车牌特征提取与识别；边缘计算决策单元结合实时规则引擎与时空异常检测算法，优化资源分配策略，实现低延迟决策与本地化控制；支付认证单元采用区块链智能合约，动态费率计算、多因子身份认证及异常支付熔断保护；边缘云端协同单元通过联邦学习与时空数据压缩技术，实现模型差分更新、跨域任务调度及能效优化。

本发明授权基于边缘计算的智慧停车无人值守车辆出入管理系统及方法在权利要求书中公布了：1.基于边缘计算的智慧停车无人值守车辆出入管理系统，其特征在于，包括： 车辆检测定位单元1，所述车辆检测定位单元1基于多模态传感器阵列模块11获取多模态数据，并通过卡尔曼滤波算法并结合QBCN信息干扰变量实现车辆实时定位并实时更新车位状态； 车牌识别单元2，所述车牌识别单元2基于多光谱成像技术与轻量化CRNN模型，在光照异常情况下完成车牌特征提取与识别，并通过车辆位姿估计技术支持多角度车牌矫正； 边缘计算决策单元3，所述边缘计算决策单元3结合实时规则引擎与时空异常检测算法，动态优化资源分配策略，实现低延迟决策与本地化控制； 支付认证单元4，所述支付认证单元4采用区块链智能合约，支持动态费率计算、多因子身份认证及异常支付熔断保护； 边缘云端协同单元5，所述边缘云端协同单元5通过联邦学习与时空数据压缩技术，实现模型差分更新、跨域任务调度及能效优化； 所述边缘计算决策单元3包括实时规则引擎模块31、时空异常检测模块32和资源动态调度模块33； 其中，所述实时规则引擎模块31基于车位状态与车辆位姿执行即时控制逻辑； 所述时空异常检测模块32用于检测车辆行为和传感器数据的异常模式； 所述资源动态调度模块33用于根据综合异常评分和规则函数通过最小二分算法输出控制动作向量，动态调整系统资源分配； 所述时空异常检测模块32检测车辆行为和传感器数据的异常模式的具体步骤为： 根据归一化处理后的多模态数据和车位状态估计值通过异常检测算法进行轨迹偏离检测和传感器数据一致性检测； 根据轨迹偏离检测和传感器数据一致性检测的结果计算得到综合异常评分； 所述边缘云端协同单元5包括模型差分联邦模块51、时空数据压缩模块52和协同任务调度模块53； 其中，所述模型差分联邦模块51用于本地模型与云端聚合模型之间进行差异更新； 所述时空数据压缩模块52用于采用Transformer结构的压缩算法对归一化处理后的多模态数据进行压缩； 所述协同任务调度模块53根据本地与云端资源状况，通过总成本最小化算法动态分配任务优化整体系统效率； 通过总成本最小化算法动态分配任务优化整体系统效率的数字表达式为： ； 式中，表示最小总成本；表示任务的计算复杂度；表示任务的优先级；表示云端通信成本；表示决策变量；表示任务索引变量。

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中雄科技集团股份有限公司，其通讯地址为：650000 云南省昆明市盘龙区白云路177号金尚壹号大厦28层；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。