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申请/专利权人：浙江湖州开芯数字科技有限公司

摘要：本发明公开了一种智慧社区管理系统及其方法，其通过摄像头采集停有车辆的车位图像；对所述停有车辆的车位图像进行图像分析以得到车牌标识特征和车位标识特征；以及，基于所述车牌标识特征和所述车位标识特征，确定是否存在车辆违停。这样，能够避免巡逻或监控人员的介入，以自动识别和判断社区内车辆是否存在违停，从而提高了智慧社区的管理效率，减轻了社区管理的负担，改善了居民的停车和生活环境。

主权项：1.一种智慧社区管理方法，其特征在于，包括：通过摄像头采集停有车辆的车位图像；对所述停有车辆的车位图像进行图像分析以得到车牌标识特征和车位标识特征；以及基于所述车牌标识特征和所述车位标识特征，确定是否存在车辆违停；其中，对所述停有车辆的车位图像进行图像分析以得到车牌标识特征和车位标识特征，包括：将所述停有车辆的车位图像通过车位标识目标检测网络以得到车位标识感兴趣区域图像；对所述车位标识感兴趣区域图像进行车位标识特征提取以得到所述车位标识特征；将所述停有车辆的车位图像通过车牌标识目标检测网络以得到车牌标识感兴趣区域图像；以及对所述车牌标识感兴趣区域图像进行车牌标识特征提取以得到所述车牌标识特征；其中，对所述车位标识感兴趣区域图像进行车位标识特征提取以得到所述车位标识特征，包括：将所述车位标识感兴趣区域图像通过基于金字塔网络的图像特征提取器以得到车位标识多尺度特征图作为所述车位标识特征；其中，对所述车牌标识感兴趣区域图像进行车牌标识特征提取以得到所述车牌标识特征，包括：将所述车牌标识感兴趣区域图像通过基于金字塔网络的图像特征提取器以得到车牌标识多尺度特征图作为所述车牌标识特征；其中，基于所述车牌标识特征和所述车位标识特征，确定是否存在车辆违停，包括：分别对所述车位标识多尺度特征图和所述车牌标识多尺度特征图进行特征分布优化以得到优化车位标识多尺度特征图和优化车牌标识多尺度特征图；将所述优化车位标识多尺度特征图通过第一分类器以得到车位标识识别结果；将所述优化车牌标识多尺度特征图通过第二分类器以得到车牌标识识别结果；以及基于所述车位标识识别结果和所述车牌标识识别结果之间的匹配，判断是否存在车辆违停；其中，分别对所述车位标识多尺度特征图和所述车牌标识多尺度特征图进行特征分布优化以得到优化车位标识多尺度特征图和优化车牌标识多尺度特征图，包括：以如下优化公式分别对所述车位标识多尺度特征图和所述车牌标识多尺度特征图进行特征分布优化以得到所述优化车位标识多尺度特征图和所述优化车牌标识多尺度特征图；其中，所述优化公式为：；其中，和分别为所述车位标识多尺度特征图和所述车牌标识多尺度特征图的沿通道维度的各个特征矩阵，和分别为基于特征图的各个特征矩阵的全局均值组成的全局均值池化向量通过线性变换得到的列向量和行向量，表示矩阵的谱范数，表示向量乘法，表示按位置点乘，且和分别是所述优化车位标识多尺度特征图和所述优化车牌标识多尺度特征图的沿通道维度的各个特征矩阵。

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