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龙图腾网获悉佛山中科云图智能科技有限公司申请的专利违停车辆识别定位方法、系统、计算机设备及存储介质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：CN117315225B 。

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：202311174938.0，技术领域涉及：G06V10/25；该发明授权违停车辆识别定位方法、系统、计算机设备及存储介质是由邓广宏;李勇;潘屹峰;黄吴蒙设计研发完成，并于2023-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本违停车辆识别定位方法、系统、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种违停车辆识别定位方法、系统、计算机设备及存储介质，包括：获取无人机的拍摄装置分别在违停区域中两个拍摄点拍摄的目标图像；将目标图像输入车辆识别模型，截取车辆图像；提取车辆图像中的第一特征图，采取1*1和3*3卷积提取第二特征图，将第二特征图拼接，采用1*1卷积恢复特征图通道数，得到车辆特征图；基于车辆特征图，获取车牌位置，并截取车牌图像；将车牌图像输入车牌识别模型中，获取车牌号码；获取两个拍摄点拍摄的目标图像分别对应的第一目标中心点坐标和第二目标中心点坐标，获取车辆位置信息；将车辆位置信息和车牌号码绑定，获取违停车辆信息；具有提高违停车辆车牌识别准确度，增加违停区域巡检效率和巡检准确度的优点。

本发明授权违停车辆识别定位方法、系统、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种违停车辆识别定位方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取无人机的拍摄装置分别在违停区域中两个拍摄点拍摄的目标图像； 将所述目标图像输入预训练的车辆识别模型，截取所述目标图像中的车辆图像； 提取所述车辆图像中的第一特征图，将所述第一特征图采取1*1和3*3卷积提取第二特征图，将所述第二特征图拼接，并采用1*1卷积恢复特征图通道数，得到所述车辆图像对应的车辆特征图； 基于所述车辆特征图，获取所述车辆图像中车牌位置，并截取车牌图像； 将所述车牌图像输入预训练的车牌识别模型中，获取车牌号码； 获取所述两个拍摄点拍摄的目标图像分别对应的第一目标中心点坐标和第二目标中心点坐标，根据所述第一目标中心点坐标和所述第二目标中心点坐标，获取车辆位置信息； 将所述车辆位置信息和所述车牌号码绑定，获取违停车辆信息； 其中，所述根据所述第一目标中心点坐标和所述第二目标中心点坐标，获取车辆位置信息，包括以下步骤： 获取所述两个拍摄点的经纬度信息，结合拍摄的海拔高度，获取所述两个拍摄点的三维坐标； 将所述第一目标中心点坐标和所述第二目标中心坐标转换为对应的像平面坐标； 根据所述像平面坐标以及所述无人机在拍摄所述目标图像时的俯仰角和偏航角，获取无人机在所述两个拍摄点拍摄的方向向量； 根据所述方向向量和所述两个拍摄点的三维坐标，计算车辆位置坐标，并转换为车辆位置信息； 其中，所述根据所述方向向量和所述两个拍摄点的三维坐标，计算车辆位置坐标，并转换为车辆位置信息，包括以下步骤： 根据其中一个方向向量以及所述两个拍摄点的三维坐标，确定三维平面； 判断另一个方向向量是否在所述三维平面上，若不在，则获取所述另一个方向向量在所述三维平面上的投影向量，获取所述投影向量与所述一个方向向量的交点坐标为所述车辆位置坐标，并将所述交点坐标转换为车辆位置信息； 若在，则获取所述一个方向向量和所述另一个方向向量的交点坐标为所述车辆位置坐标，并将所述交点坐标转换为车辆位置信息； 其中，所述获取所述两个拍摄点拍摄的目标图像分别对应的第一目标中心点坐标和第二目标中心点坐标前，还包括以下步骤： 根据公式： 其中，X、Y、Z是拍摄的目标图像对应的三维坐标，R和t为常量，x'、为理想的无畸变的图像像素坐标，x''、是带透镜畸变参数的图像像素坐标，、、、、和是径向畸变参数，、和是切向畸变参数，、、和是薄棱镜畸变参数，u、v是转换坐标系到像素坐标系下的图像像素坐标，和是焦距，所述和为光心坐标； 将所述目标图像转换为畸变图像。

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