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龙图腾网获悉松立控股集团股份有限公司申请的专利基于多视图最优传输的停车场异常行为处理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：CN117496597B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202311533813.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于多视图最优传输的停车场异常行为处理方法是由刘寒松;王永;王国强;刘瑞;李贤超;焦安健设计研发完成，并于2023-11-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多视图最优传输的停车场异常行为处理方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机技术领域，特别涉及一种基于多视图最优传输的停车场异常行为处理方法，先分别为异常行为数据和解决方案数据建立多视图数据集，并通过建立退化模型得到对应的统一表示，再通过解决方案的空闲状态和特征相似度建立代价矩阵，最后通过求解一个最优传输问题获得异常行为和解决方案的最优匹配，解决了现有方法数据来源单一的缺陷，采用多视图数据综合表征，并克服了异常行为域和巡检员域的多点最优匹配问题，有效缓解模型的冷启动问题。

本发明授权基于多视图最优传输的停车场异常行为处理方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多视图最优传输的停车场异常行为处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 异常行为多视图数据集构建：从停车场的硬件终端获得异常行为相关的多视图数据构建异常行为多视图数据集； 解决方案多视图数据集构建：获取巡检员数据构建多视图数据集； 基于退化模型的统一表示构建：建立退化模型，采用退化模型分别为异常行为和解决方案从相应的多视图数据集中学习统一表示；所述退化模型包括视图特定的潜在特征学习模块和视图共享的统一表示学习模块，视图特定的潜在特征学习模块包含单个隐藏层的感知机结构，用于接受不同尺寸的视图数据，并将其映射成维度相同的潜在特征；视图共享的统一表示学习模块包含两部分可训练参数，第一部分是一个退化模型g·，为包含非线性激活函数ReLU的单层全连接层；第二部分是一组统一表示参数其中N是异常行为的数量，dm是特征的长度，统一表示参数从初始化开始，被要求能重建到各个视图的潜在特征，用表示退化学习模块的输入数据，其中V表示视图的数量，则退化模型学习的目标是最小化下面的重建损失函数： 其中||·||2表示l2范数，fv·表示第v个视图的潜在特征学习模块； 基于余弦相似度的代价矩阵构建：通过计算当前异常行为统一表示与现有解决方案中特征的余弦相似度，结合当前解决方案的空闲状态，得到代价矩阵； 最优传输问题求解及参数更新：通过Sinkhorn算法求解最优传输问题，并利用随机梯度下降算法更新参数模型得到最优传输矩阵，通过计算最优传输矩阵中和最小的列得到指派结果； 匹配系统的使用和部署：部署分为两种情况，首次部署或系统处理满意度小于某个设定的阈值时，需要人工指派处理方式，并将每次故障以多视图数据的形式保持为历史故障数据库；当数据条目大于设定阈值或系统处理满意度达到设定的阈值后，直接由匹配系统指派处理方式。

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