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龙图腾网获悉智慧互通科技股份有限公司申请的专利基于目标检测和语义分割的人行道违规停车检测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：CN116994212B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202310815780.4，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权基于目标检测和语义分割的人行道违规停车检测方法是由闫军设计研发完成，并于2023-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于目标检测和语义分割的人行道违规停车检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于目标检测和语义分割的人行道违规停车检测方法，应用于数据处理技术领域，该方法包括：包括：通过对目标区域进行图像采集，获得监测区域图像信息。对监测区域图像信息进行边缘识别，确定边缘识别信息。基于边缘识别信息，确定人行道区域划分节点。获得违规车辆监测目标，构建监测目标特征。基于人行道区域划分节点、监测目标特征、语义分割模型结构，构建违规监测识别模型。交互图像监测设备的实时监测区域图像信息，输入违规监测识别模型，得到车辆停放结果。当车辆停放结果为是时，发送违停反馈信息。解决了现有技术中人行道违规停车监测人力成本耗费较大，监测成本较高，监测经常存在漏判的技术问题。

本发明授权基于目标检测和语义分割的人行道违规停车检测方法在权利要求书中公布了：1.基于目标检测和语义分割的人行道违规停车检测方法，其特征在于，包括： 通过图像监测设备对目标区域进行图像采集，获得监测区域图像信息； 对所述监测区域图像信息进行边缘识别，确定边缘识别信息； 基于所述边缘识别信息，确定人行道区域划分节点； 获得违规车辆监测目标，对违规车辆进行特征分析，构建监测目标特征； 基于所述人行道区域划分节点、监测目标特征、语义分割模型结构，构建违规监测识别模型； 交互图像监测设备的实时监测区域图像信息，将实时监测区域图像信息输入所述违规监测识别模型，得到车辆停放结果； 当所述车辆停放结果为是时，发送违停反馈信息； 其中，基于所述人行道区域划分节点、监测目标特征、语义分割模型结构，构建违规监测识别模型，包括： 利用所述人行道区域划分节点，构建分割训练数据，通过分割训练数据进行神经网络子模型训练，构建目标区域分割子模型； 基于所述监测目标特征，构建识别训练数据，利用识别训练数据对语义分割模型结构进行训练，构建语义分割子模型； 将所述目标区域分割子模型、所述语义分割子模型进行连接，构建所述违规监测识别模型； 设定背景目标特征，并基于所述背景目标特征，构建背景训练数据； 将所述背景训练数据作为增量训练数据对所述语义分割子模型进行增量学习，获得增量违规监测识别模型，所述增量违规监测识别模型用于对车辆、背景建筑进行分割识别； 当所述增量违规监测识别模型输出的背景目标特征识别结果、监测目标特征识别结果均符合预设条件时，利用所述背景目标特征识别结果、监测目标特征识别结果对所述实时监测区域图像信息进行标记处理； 将标记处理后的实时监测区域图像信息输入预设SlowFast模型中，所述预设SlowFast模型包括快速处理识别通道、慢速处理识别通道，其中，快速处理识别通道具有第一视频采集步长，慢速处理识别通道具有第二视频采集步长，且，所述第一视频采集步长小于第二视频采集步长； 利用所述SlowFast模型中快速处理识别通道、慢速处理识别通道分别对实时监测区域图像信息进行视频信息提取并识别车辆相关动态人物，利用所述快速处理识别通道进行人物动作识别，利用所述慢速处理识别通道进行人物识别； 基于人物动作识别、人物识别的识别结果，确定人物是否进入背景目标； 当人物确定进入背景目标时，设定间隔识别时间； 基于所述间隔识别时间，启动所述图像监测设备对监测目标车辆进行图像采集，获得间隔实时监测区域图像信息，进行违规监测识别确定车辆停放结果。

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