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龙图腾网获悉中国第一汽车股份有限公司申请的专利一种基于卷积神经网络的汽车停车位识别系统和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：CN116564126B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202310455108.9，技术领域涉及：G08G1/14；该发明授权一种基于卷积神经网络的汽车停车位识别系统和方法是由李卓潼;刘朝阳;张佳;吴明哲设计研发完成，并于2023-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络的汽车停车位识别系统和方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于卷积神经网络的汽车停车位识别系统和方法，尤其涉及汽车技术领域，包括采集模块，用以通过摄像头对车辆周边画面进行实时采集；获取模块，用以获取实时采集的车辆周边画面；识别模块，用以对车辆周边的车位状态进行识别；推送模块，用以将目标车位的泊车状态推送至汽车中控屏幕，通过汽车中控屏幕与用户进行交互；控制模块，用以控制车辆自动泊车至目标车位中；反馈模块，将指定车位反馈至控制模块和推送模块，直至再次指定车位的泊车状态满足自动泊车需求。本发明提供的基于卷积神经网络的汽车停车位识别系统和方法，通过卷积神经网络对车位进行识别提高了汽车停车位识别的精确度和自动泊车的安全性。

本发明授权一种基于卷积神经网络的汽车停车位识别系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的汽车停车位识别系统，其特征在于，所述系统包括， 采集模块，用以通过摄像头对车辆周边画面进行实时采集； 获取模块，用以获取实时采集的车辆周边画面，并将其存储于数据库中； 识别模块，用以根据数据库中的车辆周边画面，进行卷积神经网络训练，生成卷积神经网络模型，识别模块还用以将实时获取的车辆周边画面输入至卷积神经网络模型中，以对车辆周边的车位状态进行识别，得到可泊车车位，并选取距离车辆最近的可泊车车位作为目标车位； 推送模块，用以对所述目标车位的泊车状态进行判定，并将所述目标车位的泊车状态推送至汽车中控屏幕，通过汽车中控屏幕与用户进行交互； 控制模块，用以在所述目标车位的泊车状态处于自动泊车时，控制车辆自动泊车至目标车位中； 反馈模块，用以对用户交互的指定车位的泊车状态进行判断，还用以在指定车位的泊车状态为可以自动泊车时，将指定车位反馈至控制模块，所述控制模块控制车辆自动泊车至指定车位中，在指定车位的泊车状态为无法泊车时，反馈模块将指定车位反馈至推送模块，所述推送模块将指定车位的泊车状态送至汽车中控屏幕，与用户持续进行交互，直至再次指定车位的泊车状态满足自动泊车需求； 所述识别模块包括： 灰度化单元，用以对所述数据库中车辆周边画面进行灰度处理； 数据扩大化单元，用以对灰度处理后的车辆周边画面进行数据扩大化，得到数据扩大化后的图像； 训练单元，用以将数据扩大化后的图像输入卷积神经网络中对卷积神经网络进行训练，得到训练后的卷积神经网络模型； 识别单元，用以将实时获取的车辆周边画面输入至训练后的卷积神经网络模型进行图像分割，分割后生成若干比对区域，并获取各比对区域的灰度值，将各比对区域的灰度值与预设灰度值进行比对，根据比对结果对车辆周边画面进行泊车车位识别； 选取单元，用以在所述泊车车位中选取出目标车位； 所述灰度化单元在对车辆周边画面进行灰度处理时，设有灰度计算方式，如下， 其中，Gray为灰度值，R为R通道的数值，B为B通道的数值，G为G通道的数值； 所述识别单元将实时获取的车辆周边画面输入至训练后的卷积神经网络模型中，进行图像分割，获取分割后各比对区域的灰度值Fj，j为整数且j≥1，将分割后各比对区域的灰度值Fj与预设灰度值F0进行比对，并根据比对结果进行泊车车位识别，其中， 当Fj＜F0时，所述识别单元判定该比对区域为泊车车位，该区域的泊车状态为可泊车，并设定该泊车车位为可泊车车位； 当Fj≥F0时，所述识别单元判定该比对区域为非泊车车位，该区域的泊车状态为不可泊车； 所述选取单元通过雷达获取各泊车车位与车辆尾部的距离Li，i≥1且i为整数，所述选取单元选取泊车车位与车辆尾部的距离最小的泊车车位作为目标车位。

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