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龙图腾网获悉深圳联友科技有限公司申请的专利基于带方向角点的视觉停车位检测方法、系统与电子设备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：CN117218620B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202210604570.6，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于带方向角点的视觉停车位检测方法、系统与电子设备是由龙祥设计研发完成，并于2022-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于带方向角点的视觉停车位检测方法、系统与电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于带方向角点的视觉停车位检测方法，包括：将待检测车体环视图像输入到模型中；从模型中获取车位状态数据及车位角点数据；基于车位状态数据、车位角点数据得到停靠车位信息；车位状态数据包括：车位边界位置数据、车位属性数据；车位角点数据包括：车位角点坐标数据、邻接角点方向数据；其中，模型为使用多组数据通过深度学习训练得出，本发明涉及的技术方案将带方向的角点作为停车位的基本单元，与当前常用的角点或车位线作为基本单元方法相比，其优点在于角点及其方向的特征更加明确，通用性更强，能够准确高效地完成停车位检测，本发明还提供一种基于带方向角点的视觉停车位检测系统与一种电子设备，同样具有上述有益效果。

本发明授权基于带方向角点的视觉停车位检测方法、系统与电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于带方向角点的视觉停车位检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 将待检测车体环视图像输入到模型中； 从所述模型中获取车位状态数据及车位角点数据； 基于所述车位状态数据、所述车位角点数据得到停靠车位信息； 所述车位状态数据包括：车位边界位置数据、车位属性数据； 所述车位角点数据包括：车位角点坐标数据、邻接角点方向数据； 其中，所述模型为使用多组数据通过深度学习训练得出，所述多组数据中的每一组训练数据均包括：训练用车体环视图像、标示该图像中车位边界位置的第一标签、标示该图像中车位属性的第二标签、标示该图像中车位角点坐标的第三标签、标示该图像中车位角点的所有邻接角点方向的第四标签； 所述模型由卷积网络训练而成；所述卷积网络包括： 第一输出头，所述第一输出头用于输出车位状态数据； 第二输出头，所述第二输出头用于输出车位角点数据； 所述车位属性包括：非车位、空车位、已占用车位；和或 所述车位属性包括：启动地锁的车位、设有锥形桶的空车位； 所述第一输出头包括车位属性类型输出通道和车位边界位置输出通道； 所述车位属性类型输出通道用于输出所述车位属性数据，所述车位边界位置输出通道用于输出所述车位边界位置数据； 所述第二输出头包括邻接角点方向输出通道和车位角点坐标输出通道，所述邻接角点方向输出通道用于输出所述邻接角点方向数据，所述车位角点坐标输出通道用于输出车位角点坐标数据； 其中，所述车位属性类型输出通道数量为N个通道，N为车位属性的数量； 所述车位边界位置输出通道数量为4个通道； 所述邻接角点方向输出通道数量为K个通道，K为将360°分割的角度份数，每个通道指代一个角度区间； 所述车位角点坐标输出通道数量为1个通道。

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