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龙图腾网获悉禾多科技(北京)有限公司申请的专利基于鱼眼相机的车位信息生成方法、装置、设备和介质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：CN116543367B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310394238.6，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于鱼眼相机的车位信息生成方法、装置、设备和介质是由张洋设计研发完成，并于2023-04-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于鱼眼相机的车位信息生成方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本公开的实施例公开了基于鱼眼相机的车位信息生成方法、装置、设备和介质。该方法的一具体实施方式包括：获取目标车位鱼眼图像；将目标车位鱼眼图像输入至预先训练的车位检测模型包括的骨干网络层，得到多尺度特征图集合；将多尺度特征图集合输入至特征融合层，得到多尺度融合特征图集合；将多尺度融合特征图集合输入至检测头层，得到车位检测信息集合；根据车位检测信息集合，生成车位拓扑结构信息集合；根据车位拓扑结构信息集合，生成车位信息集合。该实施方式提高了提取的车位信息的完整度，从而提高了生成的车位信息的准确率，进而减少了引发的停车事故的数量和提高了车辆停车时的安全性。

本发明授权基于鱼眼相机的车位信息生成方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于鱼眼相机的车位信息生成方法，包括： 获取目标车位鱼眼图像，其中，所述目标车位鱼眼图像是装载在目标车辆上的鱼眼相机拍摄的车位图像； 将所述目标车位鱼眼图像输入至预先训练的车位检测模型包括的骨干网络层，得到多尺度特征图集合，其中，所述车位检测模型还包括特征融合层和检测头层； 将所述多尺度特征图集合输入至所述特征融合层，得到多尺度融合特征图集合； 将所述多尺度融合特征图集合输入至所述检测头层，得到车位检测信息集合； 根据所述车位检测信息集合，生成车位拓扑结构信息集合，包括： 对于所述车位检测信息集合中的每个车位检测信息，执行以下步骤： 根据所述车位检测信息包括的车位中心网格点坐标信息和车位中心网格点坐标偏移信息，生成车位中心点坐标信息； 根据所述车位检测信息包括的车位顶点相对偏移信息组和所述车位中心点坐标信息，生成第一车位顶点信息组； 根据所述车位检测信息包括的车位顶点网格坐标信息组和车位顶点网格坐标偏移信息组，生成第二车位顶点信息组，其中，所述第二车位顶点信息组中的第二车位顶点信息对应所述第一车位顶点信息组中的第一车位顶点信息； 响应于确定所述车位检测信息包括的车位顶点置信度信息组中的至少一个车位顶点置信度信息小于预设置信度阈值，将所述第一车位顶点信息组确定为车位顶点信息组； 响应于确定所述车位顶点置信度信息组中的各个车位顶点置信度信息均大于等于所述预设置信度阈值，执行以下步骤： 根据所述第一车位顶点信息组，生成圆形区域集合，其中，所述第一车位顶点信息组中的第一车位顶点信息对应所述圆形区域集合中的圆形区域，所述第二车位顶点信息组中的第二车位顶点信息对应所述圆形区域集合中的圆形区域； 将与所述第二车位顶点信息组中的各个第二车位顶点信息对应的坐标位置确定为第二车位顶点坐标位置组； 响应于确定所述第二车位顶点坐标位置组中的各个第二车位顶点坐标位置均在所对应的圆形区域内，将所述第二车位顶点信息组确定为车位顶点信息组； 响应于确定所述第二车位顶点坐标位置组中的各个第二车位顶点坐标位置中至少有一个第二车位顶点坐标位置不在所对应的圆形区域内，将所述第一车位顶点信息组确定为车位顶点信息组； 将所确定的车位顶点信息组包括的各个车位顶点信息对应的拓扑结构确定为车位拓扑结构； 将所得到的各个车位拓扑结构确定为车位拓扑结构信息集合； 根据所述车位拓扑结构信息集合，生成车位信息集合。

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