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龙图腾网获悉济南博观智能科技有限公司申请的专利一种停车状态的检测方法、系统及装置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：CN114943939B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202210545532.8，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种停车状态的检测方法、系统及装置是由张福成;段培聪设计研发完成，并于2022-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种停车状态的检测方法、系统及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种停车状态的检测方法、系统及装置，获取停稳在预设停车区域内的车辆的图像，然后将该车辆的图像输入到预先训练好的神经网络模型中，以便得到该车辆的三维车辆框，该神经网络模型预先由预设数量的车辆图像训练得到的，最后基于三维车辆框与拍摄区域中的各个预设车位的预设三维车位框之间的位置关系确定该车辆的停车状态，停车状态包括异常状态和正常状态，不需要管理人员来巡查各个停车位，提高了检测停车状态的效率，减少了工作量，能够及时的发现异常停车行为；而且通过三维车辆框和三维车位框之间的位置关系了来确定该车辆的停车状态，能够减少将正常停放车辆的停车状态误判为异常状态的概率，提高了判定精度。

本发明授权一种停车状态的检测方法、系统及装置在权利要求书中公布了：1.一种停车状态的检测方法，其特征在于，包括： 当在摄像机对包含预设车位的拍摄区域拍摄的图像帧中检测到当前车辆时，判断所述当前车辆是否为停放于预设停车区域内的车辆，所述预设停车区域中包含多个预设车位； 若所述当前车辆为停放于预设停车区域内的车辆，则获取所述当前车辆的图像； 将所述当前车辆的图像输入到预先训练好的神经网络模型中，以便得到所述当前车辆的三维车辆框，所述神经网络模型预先由预设数量的车辆图像训练得到的；所述神经网络模型为ResNet34网络后接FPN网络构成的单目三维目标检测模型； 基于所述三维车辆框与所述拍摄区域中的各个所述预设车位的预设三维车位框之间的位置关系确定所述当前车辆的停车状态，包括： 确定所述三维车辆框与各个所述预设三维车位框之间的空间重合度； 判断是否存在所述空间重合度大于预设空间重合度； 若存在所述空间重合度大于预设空间重合度，则判定所述当前车辆的停车状态为正常状态； 若不存在所述空间重合度大于预设空间重合度，则判定所述当前车辆的停车状态为异常状态； 其中，确定所述三维车辆框与各个所述预设三维车位框之间的空间重合度，包括： 确定所述三维车辆框的中心点在预设空间坐标系中的坐标，所述预设空间坐标系的横轴为X轴，纵轴为Y轴，竖轴为Z轴； 确定所述三维车辆框对应于所述预设空间坐标系的转动参数，所述转动参数包括所述三维车辆框对应于所述预设空间坐标系的X轴、Y轴和Z轴的转动自由度； 基于所述三维车辆框确定所述当前车辆的形状参数，所述形状参数包括所述当前车辆的长度、宽度和高度； 确定所述三维车辆框的中心点的坐标与各个所述三维车位框的中心点的坐标的差值与所述三维车位框的中心点的坐标之间的第一比值； 确定所述三维车辆框的形状参数与各个所述三维车位框对应的形状参数的差值与所述三维车位框对应的形状参数之间的第二比值； 确定所述第一比值、所述第二比值和所述转动参数与自身对应的预设权重值相乘后再相加得到的值作为表示所述空间重合度的空间关系值； 判断是否存在所述空间关系值小于预设空间关系值； 若存在所述空间关系值小于预设空间关系值，则判定存在空间重合度大于预设空间重合度； 若不存在所述空间关系值小于预设空间关系值，则判定不存在空间重合度大于预设空间重合度。

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