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龙图腾网获悉山东力拓智能科技有限公司申请的专利基于深度学习的停车场车位状态实时监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：CN121767936B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610248981.4，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于深度学习的停车场车位状态实时监测方法是由张栋良;赵红贺;张传龙;赵传林;王丁珍设计研发完成，并于2026-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的停车场车位状态实时监测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，更具体地，本发明涉及基于深度学习的停车场车位状态实时监测方法，该方法包括，将停车场的每帧监控图像输入预先训练的神经网络中，识别每帧监控图像中的每个车位区域以及每个车位区域的原始占用概率；获取目标车位的历史环境动荡程度，结合目标车位的原始占用概率与其在上一帧监控图像占用状态的差异，计算目标车位的状态惯性因子，基于目标车位与其各邻域车位之间的距离以及原始占用概率偏差，确定目标车位的空间拓扑约束偏差；利用所述状态惯性因子和空间拓扑约束偏差对原始占用概率进行修正，得到最终占用概率用于判定所述目标车位的占用状态，本发明提高了车位占用状态监测的准确性。

本发明授权基于深度学习的停车场车位状态实时监测方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的停车场车位状态实时监测方法，其特征在于，包括： 获取停车场若干帧监控图像，将每帧监控图像输入预先训练的神经网络中，识别每帧监控图像中的每个车位以及每个车位的原始占用概率； 将当前帧监控图像下任意车位作为目标车位；基于目标车位在多个连续历史帧图像中原始占用概率波动情况，获取目标车位的历史环境动荡程度，包括：，为当前帧监控图像下第t个车位的历史环境动荡程度，为当前帧监控图像之前的历史帧图像个数，、分别为当前帧监控图像之前的第m+1、m个历史帧图像下第t个车位的原始占用概率，为当前帧监控图像之前的第m个历史帧图像的时间权重，||为绝对值符号； 基于历史环境动荡程度以及目标车位的原始占用概率与目标车位在上一帧监控图像的占用状态的差异，获取目标车位的状态惯性因子，包括：，、分别为当前帧监控图像下第t个车位的状态惯性因子、原始占用概率，为当前帧监控图像的上一帧图像下第t个车位的占用状态值，为预设灵敏度调节系数，为极小偏置常数； 根据目标车位与其各邻域车位之间的距离，获取空间距离衰减系数；基于空间距离衰减系数以及目标车位与各邻域车位之间的原始占用概率的偏差，获取目标车位的空间拓扑约束偏差，包括：，、分别为当前帧监控图像下第t个车位的空间拓扑约束偏差、第n个邻域车位的原始占用概率，代表第t个车位的邻域车位的数量，为对数函数，为当前帧监控图像下第t个车位与其第n个邻域车位之间的空间距离衰减系数； 利用状态惯性因子和空间拓扑约束偏差对目标车位的原始占用概率进行修正，获取目标车位的最终占用概率，包括：，为当前帧监控图像下第t个车位的最终占用概率，为预设的空间修正强度系数； 根据最终占用概率与预设基础判定阈值的比较结果，判定目标车位的占用状态。

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