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龙图腾网获悉英博超算(南京)科技有限公司申请的专利一种基于车位关键点实例检测的车位检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：CN114612878B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202210130169.3，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于车位关键点实例检测的车位检测方法是由田飞;曾澍卓;汤新宁设计研发完成，并于2022-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于车位关键点实例检测的车位检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于车位关键点实例检测的车位检测方法，涉及车位检测领域，针对现有的部分车位检测很容易受到边缘完整性、光线亮暗、其他物体的干扰，导致车位检测失败，存在准确性差的问题，现提出如下方案，其包括一种基于车位关键点实例检测的车位检测方法，包括以下步骤：S1，先根据车位中心点顺时针对车位的四个点进行标记，并对四个点分别进行标注；S2，通过计算获取车位边线角度；S3，建立车位检测模型。本发明结构新颖，且相对于基于语义分割的标注方法本方法标注更为精简高效，受到外界因素影响小，车位检测成功率高，且可以通过顶点的位置快速计算出车位的入口位置和角度，减少车位后处理的难度，使车位后处理更为简单。

本发明授权一种基于车位关键点实例检测的车位检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于车位关键点实例检测的车位检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，先根据车位中心点顺时针对车位的四个点进行标记，并对四个点分别进行标注，标注内容为corner1、corner2、corner3、corner4，且每次标注都要确保corner2、corner3在入口侧； S2，通过计算获取车位边线角度，通过计算获取corner1、corner2组成的边线的角度和corner3、corner4点组成的另一条边线的角度，取平均得出车位的角度； S3，建立车位检测模型，所述车位检测模型由input、backbone、upsample、heads组成；所述backbone采用mobilenet_v2作为特征提取网络提高网络的推导速度，upsample网络为三层反卷积层，heads由四个分支组成；所述heads的四个分支分别为：Parkclassification分支完成车位中心点heatmap检测，Keypointsregression分支完成车位顶点的回归，Keypointsclassification完成车位关键点heatmap检测，Keypointsoffsetregression对Keypointsclassification位置进行车位关键点回归； S4，对车位环视图进行拼接； S5，对车位关键点heatmap检测； S6，对车位中心点的检测； S7，对车位信息进行回归，完成车位检测； 所述S5中车位关键点的检测步骤为，先通过parkclassification分支完成车位中心点的检测，并通过keypointsregression分支回归出车位对应的关键点，并通过keypointsclassification分支完成车位关键点的检测工作，通过keypointoffsetregression完成关键点的位置的回归，克服检测分支带来的量化误差，所述S6中的车位中心点的检测通过parkclassification分支来完成； 所述S7通过回归的车位关键点和检测车位关键点的位置，用置信度较高的关键点替代回归的关键点，从而得到最终的车位实例及其相应的车位关键点坐标。

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