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龙图腾网获悉广州高新兴机器人有限公司申请的专利消防通道占道识别方法、系统、电子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：CN116543353B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202310635118.0，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权消防通道占道识别方法、系统、电子设备及存储介质是由刘振轩;柏林;刘彪;舒海燕;袁添厦;祝涛剑;沈创芸;王恒华;方映峰设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本消防通道占道识别方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种消防通道占道识别方法、系统、电子设备及存储介质，该方法包括：通过机器人在待巡逻环境中的消防车通道区域内进行巡逻；机器人设有摄像头；获取消防车通道区域内的拍摄信息，拍摄信息包括图片和视频流；将拍摄信息推送至后台，并采用深度学习方法对拍摄信息进行分析和判断，以检测拍摄信息中是否有车辆出现；对拍摄信息出现的车辆进行检测，并根据时序对检结果进行跟踪算法处理，以确定车辆的包围盒和跟踪的车辆类别；根据车辆的包围盒和的车辆类别，判断车辆的状态，以确定车辆是否违停占道。本发明的消防通道占道识别方法，降低了人力的成本，同时也提高了效率，极大的提高了整体方案的时效性和安全性。

本发明授权消防通道占道识别方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种消防通道占道识别方法，其特征在于，包括： 通过机器人在待巡逻环境中的消防车通道区域内进行巡逻；所述机器人设有摄像头；具体为：设置机器人巡逻路线，并在所述巡逻路线上设置抓拍点；根据所述巡逻路线，控制所述机器人在不同的所述消防车通道区域内巡逻； 获取所述消防车通道区域内的拍摄信息，所述拍摄信息包括图片和视频流；获取所述消防车通道区域内的拍摄信息的步骤包括：在所述抓拍点处进行抓拍动作，以获取所述拍摄信息； 将所述拍摄信息推送至后台，并采用深度学习方法对所述拍摄信息进行分析和判断，以检测所述拍摄信息中是否有车辆出现；所述深度学习方法采用YOLOv5方法对图像中的横幅进行定位，将YOLOv5原始的主干网络修改成为Mobilenetv3轻量级网络，剔除YOLOv5中的Focus结构并且将模型的训练和推理的图片输入改成视频的分辨率比率4:3的比例进行Multiscale训练； 对所述拍摄信息出现的车辆进行检测，并根据时序对检结果进行跟踪算法处理，以确定车辆的包围盒和跟踪的车辆类别；所述跟踪算法为SORT跟踪算法；对所述拍摄信息的每一帧的信息进行车辆检测和跟踪，得到视频中每帧图像中车辆的包围盒和跟踪地址，根据视频中所有车辆的跟踪地址进行分类，将同一跟踪地址车辆的不同时间的包围盒的位置归为一类，记作集合，对集合中的所述包围盒的中心点进行k均值聚类，聚类半径设置为10像素； 根据车辆的包围盒和车辆类别，判断车辆的状态，以确定车辆是否违停占道，具体包括：在确定出聚类结果都能聚为一类的情况下，判断具有所述跟踪地址的车辆为静态车辆；在确定出所述聚类结果不能聚为一类的情况下，判断具有所述跟踪地址的车辆为动态车辆；根据判断的所述静态车辆和所述动态车辆，判断出所述拍摄信息中是否出现违停车辆。

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