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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具有哨兵模式的道路泊车检测方法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：CN119832764B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510073042.6，技术领域涉及：G06V10/77；该发明授权具有哨兵模式的道路泊车检测方法及存储介质是由钟炳达;李大鹏;毛崧松;王宏达;王艳奇;李一邨设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本具有哨兵模式的道路泊车检测方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种具有哨兵模式的道路泊车检测方法及存储介质，涉及智能交通技术领域。所述方法包括：检测模块检测是否有物体靠近或远离检测设备，并在检测到物体后唤醒其余模块；对物体进行抓拍和检测，在检测结果为车辆时识别车辆信息并确定车辆的行为图；将车辆信息和相机被遮挡后的报警信息上传；将检测到物体后一段时间内的视频数据进行选择性上传及本地存储。根据本申请的技术方案，可以实现停车收费场景中对检测设备被恶意遮挡或破坏问题的溯源功能，具有较高的应用价值。

本发明授权具有哨兵模式的道路泊车检测方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种具有哨兵模式的道路泊车检测系统，其特征在于：包括： 检测模块，用于检测是否有物体靠近或远离检测设备，并在检测到物体后唤醒其余模块； 相机模块，用于抓拍和检测物体，在检测结果为车辆时识别车辆信息并确定车辆的行为图； 网络模块，用于将车辆信息和相机被遮挡后的报警信息上传； 近场通讯模块，用于在检测设备无法连接网络时进行数据传输； 存储模块，用于存储检测到物体后一段时间内的视频数据； 所述检测模块在检测到有物体靠近检测设备后唤醒所述相机模块对物体进行抓拍和检测，在检测结果为车辆时所述相机模块进一步检测图像数据中是否包含车牌，在包含车牌的情况下进一步对车牌进行识别； 所述系统通过深度残差网络方案提取车辆和车位特征，并提供更精确的高级特征表示，通过残差学习机制捕获图像序列中的时空特征使系统能够提取复杂环境下的抽象特征；其中，需要对视频数据进行预处理，以适应深度学习模型的输入要求，归一化公式如下： ，其中，表示原始数据；表示数据的均值；表示数据的标准差；表示归一化后的数据；表示缩放因子，用于控制归一化后数据的缩放程度； 选择ResNet作为基础模型，利用其残差块来提高训练深层网络的效率，残差块的设计公式表示： ，其中，表示第层的输入；表示第层的输出；表示残差函数，表示残差块内部的运算；表示第层的权重参数；表示调整因子，用于控制残差函数对输出的影响程度； 通过训练好的ResNet模型提取视频中的关键特征，特征提取的过程表示： ，其中，表示特征映射，即激活函数的输出；表示输入数据；表示带权重的残差块函数；表示权重参数；表示参数化的修正线性单元激活函数，用于增加非线性特性；表示激活函数的参数，用于控制非线性的强度； 通过提取的特征进行停车行为分析，通过以下决策函数实现： ，其中，表示预测输出，即类别概率分布；表示全连接层的权重；表示全连接层的偏置；表示从ResNet提取的特征映射；表示激活函数，用于多分类问题的输出层，将输出转换为概率分布；表示权重衰减项，用于调整输出的置信度； 系统的输出公式：，其中，表示最终的动作指令；表示输出层的权重；表示输出层的偏置；表示前一层的输出；表示激活函数，用于二分类问题的输出层，将输出转换为介于0和1之间的概率值；表示阈值参数。

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