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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利基于城市高复杂检测场景的车辆违停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：CN116503833B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310338608.4，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于城市高复杂检测场景的车辆违停检测方法是由向朝参;程梁华;黄瑞雪;沈鑫;周恩亦;万得胜设计研发完成，并于2023-03-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于城市高复杂检测场景的车辆违停检测方法在说明书摘要公布了：本发明具体涉及基于城市高复杂检测场景的车辆违停检测方法，包括：通过任务车辆采集车载视频；检测车载视频每帧视频帧中的目标车辆，并结合目标车辆的运动特征和外观特征对其进行追踪，进而输出连续视频帧下追踪到的目标车辆的车辆图像；通过动态视觉测距结合车辆图像计算目标车辆与任务车辆的相对距离变化，并结合停车判断阈值判断目标车辆是否处于停车状态；根据任务车辆的实时位置判断目标车辆是否位于禁停区域，并将处于停车状态且位于禁停区域的目标车辆作为违停车辆；对违停车辆进行车牌识别。本发明能够适应城市高复杂检测场景下车辆追踪目标的高丢失性以及违停判断场景的高动态性，能够同时保证城市道路违停检测的准确性和稳定性。

本发明授权基于城市高复杂检测场景的车辆违停检测方法在权利要求书中公布了：1.基于城市高复杂检测场景的车辆违停检测方法，其特征在于，包括： S1：通过任务车辆采集车载视频； S2：检测车载视频每帧视频帧中的目标车辆，并结合目标车辆的运动特征和外观特征对其进行追踪，进而输出连续视频帧下追踪到的目标车辆的车辆图像； S3：通过动态视觉测距结合车辆图像计算目标车辆与任务车辆的相对距离变化，并结合停车判断阈值判断目标车辆是否处于停车状态； 步骤S3中，通过如下步骤对目标车辆进行停车判断： S301：通过动态视觉测距结合车辆图像计算目标车辆与任务车辆的相对距离； 步骤S301中，通过如下步骤计算目标车辆与任务车辆的相对距离： 1以相机的光心为坐标轴原点OC，建立相机坐标系OC‑XC‑YC‑ZC，ZC轴垂直于成像平面指向相机前方，YC轴垂直于地平面，XC垂直于ZC和YC构成的平面； 2以车辆图像的左上角为坐标轴原点o，建立图像坐标系o‑u‑v，u平行于车辆图像的长度方向，v平行于车辆图像的宽度方向； 3建立如下的相机坐标系与图像坐标系的坐标系转换公式； 式中：K表示车载相机的内参矩阵，fx、fy、cx、cy表示内参矩阵K中的参数；设P为现实空间中的一点，P在相机坐标系下的坐标为[XC,YC,ZC]T，P经过光心投影到图像坐标系中像素坐标为[u,v]的p； 4将车辆图像中目标车辆检测框的坐标{pi＝ui,vi|i＝1,...,4}带入坐标系转换公式中，得到检测框四点在相机坐标系下的坐标{Pi＝Xi,Yi,Zi|i＝1,...,4}，并且Xi、Yi和Zi存在如下关系： 5P1,P2,P3,P4为车辆图像中目标车辆在现实中的坐标，Pii＝1,2,3,4坐标由Zi表示，且Z1＝Z2＝Z3＝Z4；然后根据不同车辆类型分类设定相应的实际高度H，结合如下公式解得距离Zi作为目标车辆与任务车辆的相对距离； S302：将目标车辆与任务车辆的相对距离转换为目标车辆的移动距离，进而基于目标车辆的移动距离结合停车判断阈值判断目标车辆是否处于停车状态； S4：根据任务车辆的实时位置判断目标车辆是否位于禁停区域，并将处于停车状态且位于禁停区域的目标车辆作为违停车辆； S5：对违停车辆进行车牌识别，以实现车辆违停检测。

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