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龙图腾网获悉杭州目博科技有限公司申请的专利基于深度学习的巡检车泊位定位系统及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：CN120048149B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202510165196.8，技术领域涉及：G08G1/14；该发明授权基于深度学习的巡检车泊位定位系统及方法是由李大鹏;钟炳达;王艳奇;王宏达;周青晗;李一邨设计研发完成，并于2024-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的巡检车泊位定位系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于深度学习的巡检车泊位定位系统及方法，涉及智能交通技术领域。其中的系统包括：图像采集模块，被设计成通过摄像头采集泊位图像；车辆定位模块，被设计成通过GPS定位设备得到视频巡检车的定位信息；数据处理模块，被设计成对泊位图像进行预处理并根据图像算法分析图像数据；移动通讯模块，被设计成通过移动通讯技术传输车牌和车位信息至运营管理平台，增设深度学习方案以提高所述OCR文字识别算法的识别精度和速度。根据本申请的技术方案，可以实现停车收费场景中快速识别车辆车牌信息并匹配泊位的功能，具有较高的应用价值。

本发明授权基于深度学习的巡检车泊位定位系统及方法在权利要求书中公布了：1.巡检车泊位定位系统，其特征在于：包括： 图像采集模块，被设计成通过摄像头采集泊位图像，其中，所述泊位图像包括车辆的车牌号和泊位编号； 车辆定位模块，被设计成通过GPS定位设备得到视频巡检车的定位信息； 数据处理模块，被设计成对泊位图像进行预处理并根据图像算法分析图像数据以获取车牌信息和泊位信息，通过画面帧的时间、车牌拍摄对应的时间以及所述泊位编号在图像中的位置判断拍摄图像对应的泊位；其中，所述图像算法包括OCR文字识别算法； 移动通讯模块，被设计成通过移动通讯技术传输车牌和车位信息至运营管理平台； 系统增设深度学习方案以提高所述OCR文字识别算法的识别精度和速度，其采用卷积神经网络作为基础模型，并通过训练数据的不断增多来不断提高所述OCR文字识别算法的识别能力； 所述数据处理模块在接收到泊位编号采集相机所采集到的视频流之后，通过该数据处理模块内置的OCR文字识别算法获取泊位编号数据，其通过对所述视频流中的画面帧进行预处理，分割所述画面帧中的泊位编号字符，并识别所述泊位编号字符的内容，从而得到泊位编号数据； 所述数据处理模块对所述视频流中的画面帧进行预处理具体包括：标注文字区域，通过对收集到的样本数据进行文字区域的标注来确定每个图像中文字所在的位置；提取文字内容，在标注好的文字区域内对文字内容进行提取并建立与所述文字内容相对应的标签数据；数据清洗和预处理，将提取到的文字内容进行清洗和预处理，包括去除噪音、调整大小和方向； 所述OCR文字识别算法支持多种模型，包括传统的模板匹配算法、支持向量机、贝叶斯分类算法以及基于深度学习的神经网络模型，其可根据具体应用场景和需求挑选合适的模型进行训练；模型训练完成后，所述数据处理模块通过数据集优化、特征选择以及模型结构优化提升所述OCR文字识别算法的准确性； 所述数据处理模块通过将上一泊位的泊位信息、视频巡检车的定位信息与本泊位的泊位信息、视频巡检车的定位信息进行综合对比已判定本泊位的泊位信息是否正确。

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