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龙图腾网恭喜广州小鹏自动驾驶科技有限公司申请的专利一种车位号检测方法、装置和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：CN112464934B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202011424271.1，技术领域涉及：G06V20/62；该发明授权一种车位号检测方法、装置和设备是由彭易锦;梁康正;陈昊;温俊杰;何若涛;肖志光设计研发完成，并于2020-12-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车位号检测方法、装置和设备在说明书摘要公布了：本申请公开了一种车位号检测方法、装置和设备，方法包括：获取待检测停车场图像；将待检测停车场图像输入到卷积神经网络模型进行车位号检测，得到待检测停车场图像对应的车位号检测结果。本申请改善了现有的车位号检测方法采用传统的图像处理方法进行车位号检测，存在的检测速度慢和准确率低的技术问题。

本发明授权一种车位号检测方法、装置和设备在权利要求书中公布了：1.一种车位号检测方法，其特征在于，包括：获取待检测停车场图像；将所述待检测停车场图像输入到卷积神经网络模型进行车位号检测，得到所述待检测停车场图像对应的车位号检测结果，所述卷积神经网络模型包括第一网络模型、第二网络模型；所述第二网络模型包括主干网络，所述主干网络用于对输入图像进行特征提取，所述主干网络为残差网络或视觉几何群网络；所述第二网络模型中嵌入有特征金字塔网络，所述特征金字塔网络用于对所述第二网络模型提取的特征进行多尺度特征融合，输出若干尺度特征图；当需要用于训练模型的训练数据的标注信息较少，以及解决倾斜的车位号识别问题时，选择所述第一网络模型；当需要检测速度快，以及解决车位号字符大小不同的问题时，选择所述第二网络模型；当所述卷积神经网络模型为第一网络模型时，将所述待检测停车场图像输入到第一网络模型进行车位号检测，得到所述待检测停车场图像对应的车位号检测结果，包括：将所述待检测停车场图像输入到第一网络模型，使得所述第一网络模型对所述待检测停车场图像依次进行感兴趣区域提取、车位号区域角点检测、车位号区域旋转和车位号字符序列预测，输出所述待检测停车场图像对应的车位号检测结果；当所述卷积神经网络模型为第二网络模型时，将所述待检测停车场图像输入到第二网络模型进行车位号检测，得到所述待检测停车场图像对应的车位号检测结果，包括：将所述待检测停车场图像输入到第二网络模型，使得所述第二网络模型对所述待检测停车场图像并行进行车位号框检测、字符框检测和字符识别，根据车位号框检测结果、字符框检测结果和字符识别结果自动生成车位号字符串以及单个字符的位置、大小、类别，输出所述待检测停车场图像对应的车位号检测结果；所述第二网络模型对所述待检测停车场图像并行进行车位号框检测、字符框检测和字符识别，输出所述待检测停车场图像对应的车位号检测结果，包括：所述第二网络模型对所述待检测停车场图像进行特征提取和多尺度特征融合，输出若干尺度特征图；所述第二网络模型分别对各个所述尺度特征图并行进行车位号框检测、字符框检测和字符识别，输出各个所述尺度特征图对应的车位号框检测结果、字符框检测结果和字符识别检测结果；所述第二网络模型基于所有所述尺度特征图对应的车位号框检测结果、字符框检测结果和字符识别检测结果得到所述待检测停车场图像对应的车位号检测结果。

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