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[发明专利]基于渐进式下采样策略与融合解码器的车辆姿态估计方法-CN202310953131.0在审
发明人：刘寒松;王永;王国强;刘瑞;李贤超;焦安健 -专利权人： 松立控股集团股份有限公司
申请日： 2023-08-01 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V20/58 文献下载
摘要：本发明属于车辆姿态估计技术领域，涉及一种基于渐进式下采样策略与融合解码器的车辆姿态估计方法，将构建的数据集中的车辆图像输入渐进式补丁嵌入模块进行序列化处理，再通过Transformer模块提取全局图像特征后输入融合解码器进行上采样；然后对上采样后的特征图的每个通道求取最大响应值，若通道上的最大响应值高于事先设定的阈值，即得到关键点的坐标，再等比例缩放到原始车辆图像的尺寸得到关键点输出坐标，从而生成关键点热图，完成车辆姿态估计；使用渐进式补丁嵌入模块缓解了序列化过程中特征信息损失的问题，同时融合解码器将双线性插值与卷积相结合能上采样出更加精细化的热图，使姿态估计结果更准确。
基于渐进采样策略融合解码器车辆姿态估计方法

[发明专利]一种感知局部响应的视频异常事件检测方法-CN202310847795.9在审
发明人：刘寒松;王国强;王永;刘瑞;谭连盛;董玉超 -专利权人： 松立控股集团股份有限公司
申请日： 2023-07-12 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明属于停车场异常检测技术领域，涉及一种感知局部响应的视频异常事件检测方法，先构建数据集，提取基于图像块的特征后进行窗口合并，并通采用局部细节约束增强模块学习不同图像块之间的局部细节约束得到局部细节约束增强后的窗口特征；再通过动态信息感知模块学习图像块之间的运动信息；然后进行尺度级感知并采用跨尺度信息门控过滤模块将冗余特征信息去除，得到恢复视频段预测帧需要的信息后将其转化为输出的图像，从而预测当前视频段的下一帧，最后训练视频帧预测网络并通过推理得到检测结果，不仅能用于异常事件检测中的异常感知，而且能用于复杂场景下的运动检测和以及视频物体检测等相关领域。
一种感知局部响应视频异常事件检测方法

[发明专利]车牌识别方法、系统、设备和存储介质-CN201911412622.4有效
发明人：王永;刘寒松;刘瑞;王盟;郭鹏 -专利权人： 松立控股集团股份有限公司
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V20/62 文献下载
摘要：本公开涉及图像处理技术领域，特别涉及一种汽车车牌号码的识别方法、系统、设备和存储介质。在本公开提供的车牌识别方法、系统、设备和存储介质中，通过获取待识别图像中车牌的实际位置，并对待识别图像进行仿射纠正处理，有利于后续的车牌识别工作，并且使得倾斜、遮挡、光线不均匀，以及磨损的车牌都能够得到精确的识别。
车牌识别方法系统设备存储介质

[发明专利]基于蚁群优化算法的智能巡检配置优化方法及系统-CN202311047061.9在审
发明人：刘寒松;王永;王国强;刘瑞;李贤超 -专利权人： 松立控股集团股份有限公司
申请日： 2023-08-21 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06Q10/0631 文献下载
摘要：本发明涉及巡检配置优化技术领域，特别涉及一种基于蚁群优化算法的智能巡检配置优化方法及系统，先收集车场的运营数据，再建立巡检员配置优化模型，然后采用蚁群优化算法对巡检员配置优化模型进行求解，并评估最优方案的追缴额、收缴率、欠费金额指标，根据评估结果对巡检员数量配置方案进行调整和优化；最后将优化的巡检员配置方案应用到实际的巡检员调度中，实现巡检员的合理分配和调度，可以智能的找出巡检的最优配置，提高巡检效率，优化巡检员整体数量，最大化追缴额。
基于优化算法智能巡检配置方法系统

[发明专利]一种基于红外成像的360度监控车辆重识别方法-CN202310798403.4在审
发明人：刘寒松;王永;王国强;刘瑞;谭连盛 -专利权人： 松立控股集团股份有限公司
申请日： 2023-07-03 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：本发明属于车辆重识别技术领域，涉及一种基于红外成像的360度监控车辆重识别方法，先构建城市360度红外监控车辆重识别视频数据集并进行特征提取，再基于球形卷积进行360度车辆检测，对检测结果进行二次投影，然后基于对抗域适应的生成伪红外监控图像，进行双流车辆重检测特征提取，最后采用注意力机制的方式加权两种车辆特征，并输出车辆重识别结果，能够实现智能化的重识别车辆，有助于拓宽车辆重识别监控范围，而且能够以多模态的形式引入红外数据从而保证车辆重识别的精度，同时克服复杂场景下车辆重识别算法精度下降的问题。
一种基于红外成像 360 监控车辆识别方法

[发明专利]一种车辆重识别方法、系统及电子设备-CN202310670579.1有效
发明人：刘寒松;王国强;王永;刘瑞;谭连盛;李贤超 -专利权人： 松立控股集团股份有限公司
申请日： 2023-06-08 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V20/54 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，涉及一种车辆重识别方法、系统及电子设备，Transformer金字塔网络结构预训练模块用于提取对车辆图像的细微视觉线索敏感的特征，学习车辆的稳定特征表示；基于移位和混洗的图像块重组模块提取细粒度的车辆关键性局部辨别特征；基于辅助信息嵌入的信息编码模块通过可学习的辅助边缘信息嵌入，将非视觉信息结合到细粒度的车辆关键性辨别特征中以学习不变特征得到车辆图像特征；基于三元组损失的车辆重识别模块将输入的车辆图像特征与其他摄像机拍摄到的车辆图像特征计算相似度，进行排序和匹配，完成车辆重识别任务；降低计算资源需求，提高准确性和可靠性，便于网络快速迁移。
一种车辆识别方法系统电子设备

[发明专利]基于时空扩散的高位相机车牌识别方法、系统及电子设备-CN202310608741.7有效
发明人：刘寒松;王永;王国强;刘瑞;董玉超 -专利权人： 松立控股集团股份有限公司
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06V20/62 文献下载
摘要：本发明属于图像处理技术领域，涉及一种基于时空扩散的高位相机车牌识别方法、系统及电子设备，通过高位相机拍摄的车牌照片得到多尺度多时间图像后再提取受光线影响的车牌的条件信息，定义用于后续模型训练的图像补丁块和标签，再将图像补丁块输入基于自注意力机制的扩散模型进行训练得到多分辨率扩散模型；最后在多分辨率扩散模型中任意输入一张车牌照片得到高质量的、不受光线影响的车牌图像，使用轻量级的光学字符识别模型识别出车牌号；可有效消除光线造成的炫光、重影等问题，从而在各种光线条件下提高车牌识别的准确性，具有较强的环境适应性，能够更好的应用于边缘识别设备，便于在各种硬件环境下部署。
基于时空扩散高位相机车牌识别方法系统电子设备

[发明专利]一种车辆跨镜跟踪车牌识别方法、系统及电子设备-CN202310705974.9有效
发明人：刘寒松;王永;王国强;刘瑞;董玉超;焦安健 -专利权人： 松立控股集团股份有限公司
申请日： 2023-06-15 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V20/62 文献下载
摘要：本发明属于车牌识别技术领域，涉及一种车辆跨镜跟踪车牌识别方法、系统及电子设备，先对输入的车辆视频帧进行目标检测与特征提取，再进行数据关联与跟踪器更新，然后根据数据关联后的未匹配特征集和未匹配目标集更新跟踪目标集合或创建新的跟踪器；最后进行车牌图像识别，结合深度学习和多目标跟踪技术，可以在复杂场景中保持较高的跟踪稳定性，而且能够在实时场景中实现多目标跟踪，适应不同速度和方向的车辆运动，对需要实时反馈的车辆管理场景具有重要意义。
一种车辆跟踪车牌识别方法系统电子设备

[发明专利]一种医院停车场推荐方法、系统及电子设备-CN202310544347.1有效
发明人：刘寒松;尹义龙;王永;王国强;宫永顺;刘瑞 -专利权人： 松立控股集团股份有限公司;山东大学
申请日： 2023-05-16 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明属于交通技术领域，涉及一种医院停车场推荐方法、系统及电子设备，先获取基础数据并对进行预处理得到预处理数据，再按照单次停车推荐为一个数据单位构建多视图数据集；并对多视图数据集进行划分得到用于元学习训练的查询数据集和支持数据集；然后构建统一表示模型和设计自监督代理任务设计，并使用双层级元学习策略训练统一表示模型，训练好的统一表示模型接收到用户查询请求后，得到每个停车场的推荐概率，再选择其中前m个概率最大的停车场作为停车场推荐结果输出并返给用户，完成停车场推荐，以自监督学习策略避免了高昂的标注成本，能够将训练好的统一表示模型部署到各种电子设备，为用户实时推荐医院周边停车场。
一种医院停车场推荐方法系统电子设备

[发明专利]一种基于无源域自适应的车场建设的投资预测方法-CN202310583751.X在审
发明人：刘寒松;尹义龙;王永;王国强;宫永顺;刘瑞 -专利权人： 松立控股集团股份有限公司;山东大学
申请日： 2023-05-23 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及预测技术领域，特别涉及一种基于无源域自适应的车场建设的投资预测方法，先收集成本数据并进行时间维度掩码，再依次进行源域预训练和目标域自适应，然后采用无源域自适应迁移框架进行无源域自适应学习，将成本数据进入无源域自适应学习过程中训练好的目标编码器内，提取到时间序列数据的特征信息后输入多层全连接层中得到投资的预测值；在不接触源域信息的同时，又能获得源域的特征，适合在于大规模的投资预测，并且可以快速将模型特征迁移到另一个域的数据集上，大大减少了时间和计算资源的消耗。
一种基于无源自适应车场建设投资预测方法

[发明专利]一种基于DETR的停车场出入口车辆积压检测方法-CN202310727492.3在审
发明人：刘寒松;王永;王国强;刘瑞 -专利权人： 松立控股集团股份有限公司
申请日： 2023-06-20 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明属于交通技术领域，尤其涉及一种基于DETR的停车场出入口车辆积压检测方法，先构建DETR检测模型，在COCO数据集上预训练得到预训练的DETR检测模型，并将预训练的DETR检测模型在车辆目标检测数据集上做微调；再基于DETR检测模型构建DETR跟踪模型，并在车辆目标跟踪数据集上做训练；最后于跟踪结果，计算车辆位移和停车时间，判断车辆状态，并确定是否自动联系远程客服，解决了现有DETR模型需要较长训练时间来收敛的问题以及处理高分辨率特征图的计算和内存复杂度非常高的问题，减少训练时间，降低了计算复杂度，能够在完成检测车辆的同时能够跟踪车辆。
一种基于 detr 停车场出入口车辆积压检测方法

[发明专利]一种停车场车位占用预测方法-CN202310490841.4有效
发明人：刘寒松;王永;王国强;刘瑞;谭连盛 -专利权人： 松立控股集团股份有限公司
申请日： 2023-05-05 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明属于交通技术领域，涉及一种停车场车位占用预测方法，先收集停车场的停车数据；再根据收集的停车数据训练车位占用预测模型；最后将当前的车位数据输入训练好的车位占用预测模型，得到车位占用预测区间，并将结果通过相应的APP返给用户，对停车场结构数据进行建模，通过GCN和注意力机制捕获不同区域之间的潜在联系；并通过改进的TFT进行车位占用预测，捕获不同类型输入之间的关系同时输出最终的预测区间供用户进行决策，改进的TFT能够接受并区分多种异构的输入，同时对这些输入综合利用，而且能捕获长距离依赖，车主可以根据预测区间判断预测的置信度，从而决定是否前往目标停车场。
一种停车场车位占用预测方法

[发明专利]基于动态时空关联学习的交通流量预测与停车场选址方法-CN202310307629.X有效
发明人：刘寒松;王国强;王永;刘瑞;董玉超 -专利权人： 松立控股集团股份有限公司
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明属于交通技术领域，涉及一种基于动态时空关联学习的交通流量预测与停车场选址方法，通过引入动态时空关联模块对历史时刻的网格道路交通流量进行时空特征的捕获，并采用时空关联的注意力机制提取对应的流量特征，然后通过特征向量层面的恢复与重构实现交通流量的未来一段时间的连续预测，针对城市内历史时刻与未来时刻的交通流量信息，设计停车场选址方案，适于大规模的流量预测，大大减少了资源的消耗以及减低了对硬件的要求。
基于动态时空关联学习交通流量预测停车场选址方法

[发明专利]基于动态时空趋势的商业停车场剩余车位数量预测方法-CN202310464267.5有效
发明人：刘寒松;王永;王国强;刘瑞 -专利权人： 松立控股集团股份有限公司
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-07-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明属于交通技术领域，涉及一种基于动态时空趋势的商业停车场剩余车位数量预测方法，先将停车场进行区域划分，收集每个区域停车场数据，并对停车场数据预处理和划分；再提取停车场各区域动态时空特征和额外特征；然后使用Cross‑attention融合停车场各区域时空特征和额外特征，将融合后的特征采用lstm网络预测将来一定时间内停车场各区域剩余停车位，得到预测的停车场各区域剩余停车位个数，训练好预测网络模型后，将用户的实时数据和道路实时情况输入训练好的预测网络模型中，根据用户位置获得停车场各区域停车位剩余量；通过融合停车场时空特征和额外特征，对剩余车位数量进行精准预测。
基于动态时空趋势商业停车场剩余车位数量预测方法

[发明专利]一种基于Transformer动态时空关联的医院停车场推荐方法-CN202310368466.6有效
发明人：刘寒松;王永;王国强;刘瑞;董玉超;谭连盛 -专利权人： 松立控股集团股份有限公司
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06F16/9537 文献下载
摘要：本发明属于交通技术领域，涉及一种基于Transformer动态时空关联的医院停车场推荐方法，联合学习多源数据，先利用历史的利用率数据获得利用率全局变化特征，并与实时利用率数据结合共同预测未来时刻的利用率，再根据停车场当前时间利用率与其他时间的动态关系预测未来利用率，并结合道路拥堵情况获得用户与停车场的动态变化关系，评估不同停车场推荐分数，同时考虑用户到停车场的时间和从停车场步行到医院的时间，为用户推荐方便合适的停车场，提升模型的准确性和效率。
一种基于 transformer 动态时空关联医院停车场推荐方法

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