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龙图腾网恭喜无锡复创机器人有限公司申请的专利基于深度学习的电瓶车上楼智能管控系统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：CN112699715B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-01-17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：201911012744.4，技术领域涉及：G06V20/00；该发明授权基于深度学习的电瓶车上楼智能管控系统是由王洋;张天资;林泽盛设计研发完成，并于2019-10-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的电瓶车上楼智能管控系统在说明书摘要公布了：本发明目的在于提供一种识别准确率高、识别准确从而能够在阻止电瓶车上楼的同时不影响居民正常使用的电瓶车上楼管控系统。本发明的电瓶车上楼智能管控系统包括：图像获取模块，设置在电梯内，用于对电梯内部进行实时图像获取从而获得电梯内图像；电瓶车检测模块，对图像获取模块获取的电梯内图像依次进行目标检测，从而检测出电梯内图像中是否存在电瓶车；以及判断控制模块，根据电瓶车检测模块的检测结果判定电梯内是否存在电瓶车，并在判定为存在时控制电梯保持开门状态从而防止电瓶车通过电梯上楼，其中，电瓶车检测模块包括一个由改进的Tiny‑YOLOV3网络EyevatorNet构成的目标检测神经网络。

本发明授权基于深度学习的电瓶车上楼智能管控系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的电瓶车上楼智能管控系统，其特征在于，包括：图像获取模块，设置在电梯内，用于对电梯内部进行实时图像获取从而获得电梯内图像；电瓶车检测模块，对所述图像获取模块获取的所述电梯内图像依次进行目标检测，从而检测出所述电梯内图像中是否存在电瓶车；以及判断控制模块，根据所述电瓶车检测模块的检测结果判定所述电梯内是否存在电瓶车，并在判定为存在时控制所述电梯保持开门状态从而防止所述电瓶车通过电梯上楼，其中，所述电瓶车检测模块包括一个由改进的Tiny-YOLOV3网络EyevatorNet构成的目标检测神经网络，目标检测模板框除了采用YOLOV3对所有目标进行维度聚类方法外，还额外对检测的每个类别进行维度聚类，对得到的两组anchor取平均作为最后模板框。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人无锡复创机器人有限公司，其通讯地址为：214029 江苏省无锡市高浪东路999-8-A2-201-221室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。