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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关键点移动姿态的路侧停车管理方法以及系统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：CN115908559B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202211364472.6，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于关键点移动姿态的路侧停车管理方法以及系统是由冯澍;闫军;丁丽珠;王艳清设计研发完成，并于2022-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于关键点移动姿态的路侧停车管理方法以及系统在说明书摘要公布了：本申请公开一种基于关键点移动姿态的路侧停车管理方法以及系统。方法包括：将待测车辆图像输入至训练完成的关键点检测模型中，输出每个待测车辆的多个第一姿态关键点、多个偏移量以及多个关键点热力图；根据每个待测车辆的姿态中心点与多个偏移量，计算获得每个待测车辆的多个第二姿态关键点，并根据每个待测车辆的多个关键点热力图，获得每个待测车辆的多个第三姿态关键点；根据第一姿态关键点、第二姿态关键点以及第三姿态关键点进行平均值计算，获得每个待测车辆的多个均值姿态关键点；将每个待测车辆的多个均值姿态关键点输入至训练完成的关键点位置平滑网络模型中进行位置平滑，获得每个待测车辆的多个平滑姿态关键点进行路侧停车管理。

本发明授权基于关键点移动姿态的路侧停车管理方法以及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于关键点移动姿态的路侧停车管理方法，其特征在于，包括： 获取每个车辆在连续时间内的多帧车辆图像，每帧所述车辆图像标注有车辆的三维包围框对应的多个真实姿态关键点以及所述多个真实姿态关键点分别到真实姿态中心点的多个真实偏移量； 将每帧所述车辆图像输入至关键点检测模型的骨干网络与特征聚合网络中进行特征提取融合，获得多个聚合特征图； 将每个所述聚合特征图分别并行输入至所述关键点检测模型的关键点回归网络、关键点偏移量回归网络以及关键点热力图预测网络中进行预测，获得每个所述车辆的每帧所述车辆图像的多个第一预测姿态关键点、多个预测偏移量以及多个预测关键点热力图； 根据每个所述车辆在连续时间内的每帧所述车辆图像的所述多个真实姿态关键点，计算每个所述车辆在连续时间内的多个真实关键点位置移动速度，并将连续时间内的所述多个真实关键点位置移动速度与所述多个真实姿态关键点输入至关键点位置平滑网络模型中进行平滑处理，获得多个预测关键点位置移动速度与多个第二预测姿态关键点； 根据所述多个第一预测姿态关键点、所述多个预测偏移量、所述多个预测关键点热力图、所述多个真实姿态关键点、所述多个真实偏移量以及热力图目标值构建所述关键点检测模型的损失函数进行模型训练，获得训练完成的关键点检测模型； 根据所述多个预测关键点位置移动速度、所述多个第二预测姿态关键点、所述多个真实关键点位置移动速度与所述多个真实姿态关键点构建所述关键点位置平滑网络模型的损失函数进行模型训练，获得训练完成的关键点位置平滑网络模型； 获取每个待测车辆的待测车辆图像与姿态中心点，并将所述待测车辆图像输入至所述训练完成的关键点检测模型中，输出每个所述待测车辆的多个第一姿态关键点、多个偏移量以及多个关键点热力图； 根据每个所述待测车辆的所述姿态中心点与所述多个偏移量，计算获得每个所述待测车辆的多个第二姿态关键点，并根据每个所述待测车辆的所述多个关键点热力图，获得每个所述待测车辆的多个第三姿态关键点； 根据所述第一姿态关键点、所述第二姿态关键点以及所述第三姿态关键点进行平均值计算，获得每个所述待测车辆的多个均值姿态关键点； 将每个所述待测车辆的所述多个均值姿态关键点输入至所述训练完成的关键点位置平滑网络模型中进行位置平滑，获得每个所述待测车辆的多个平滑姿态关键点，并根据所述多个平滑姿态关键点对所述待测车辆进行路侧停车管理。

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