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龍圖騰網(wǎng)獲悉重慶億連信息科技有限公司申請(qǐng)的專利基于遠(yuǎn)程坐席監(jiān)管停車場的系統(tǒng)和方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119028166B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411069752.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G08G1/14；該發(fā)明授權(quán)基于遠(yuǎn)程坐席監(jiān)管停車場的系統(tǒng)和方法是由嚴(yán)萍;鄭偉;夏偉銘;楊陽;唐奇;董炳霖設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-08-06向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于遠(yuǎn)程坐席監(jiān)管停車場的系統(tǒng)和方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提出了一種基于遠(yuǎn)程坐席監(jiān)管停車場的系統(tǒng)和方法，旨在通過遠(yuǎn)程監(jiān)控和自動(dòng)化技術(shù)提高停車場管理的效率和安全性。系統(tǒng)主要包括圖像采集設(shè)備、遠(yuǎn)程坐席中心、背景減除模塊、運(yùn)動(dòng)特征提取模塊和異常檢測模塊。數(shù)據(jù)處理模塊利用背景減除和光流法對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以提取前景和運(yùn)動(dòng)特征，并結(jié)合異常檢測算法進(jìn)行異常行為和火災(zāi)檢測。遠(yuǎn)程坐席中心通過網(wǎng)絡(luò)接收并分析處理后的數(shù)據(jù)，結(jié)合深度學(xué)習(xí)算法對(duì)異常行為進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警，同時(shí)提供遠(yuǎn)程應(yīng)急處理建議，便于管理人員及時(shí)采取行動(dòng)。該系統(tǒng)通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了高效的異常行為檢測和應(yīng)急處理，提高了停車場的安全性和管理效率。

本發(fā)明授權(quán)基于遠(yuǎn)程坐席監(jiān)管停車場的系統(tǒng)和方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于遠(yuǎn)程坐席監(jiān)管停車場的系統(tǒng)，其特征在于，包括： 背景減除模塊，將圖像采集設(shè)備獲取的圖像數(shù)據(jù)，通過背景減除算法將背景與前景分離； 所述背景減除模塊包括： 使用自適應(yīng)混合高斯模型，將背景的灰度值識(shí)別出來，用于之后進(jìn)行背景減除， 其中：Bt+1x,y是時(shí)間在t+1時(shí)刻在位置x,y的背景值；αt和βt是動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)率，下標(biāo)t為當(dāng)前時(shí)刻，決定t時(shí)刻與背景模型的圖像灰度值的更新權(quán)重； Itx,y是在時(shí)間t時(shí)刻像素在位置x,y的灰度值； Btx+i,y+j是背景模型的圖像灰度值在位置x+i,y+j的值；i為圖像像素橫坐標(biāo)x的移動(dòng)值，j為圖像像素縱坐標(biāo)y的移動(dòng)值； wij是高斯權(quán)重，m是窗口大小，用于根據(jù)背景物體進(jìn)行設(shè)定； 所述t時(shí)刻動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)率αt、背景位置動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)率βt以及背景位置高斯權(quán)重wij包括： t時(shí)刻動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)率αt、背景位置動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)率βt以及背景位置高斯權(quán)重wij的計(jì)算方式為； 其中，Btx,y是在時(shí)間t時(shí)刻在位置x,y的背景值， t時(shí)刻初始學(xué)習(xí)率α0和背景位置初始學(xué)習(xí)率β0，并且α0+β0＝1，M是圖像中的像素總數(shù)，用于差異求和后歸一化， 表示t時(shí)刻像素Itx,y和t時(shí)刻背景值Btx,y之間的全局差異的平均值， 是局部方差項(xiàng)，是背景模型的圖像灰度值在位置x,y的方差， 表示t時(shí)刻Itx,y和背景模型的圖像灰度值Btx,y在局部二值模式LBP上的差異，LBP是一種紋理描述子，用于捕捉局部紋理特征， λ是控制權(quán)重變化的參數(shù)， 指數(shù)項(xiàng)表示像素在位置x+i,y+j與位置x,y的相似性，相似性通過兩者的差值平方來度量，然后乘以負(fù)的λ并取指數(shù)， 歸一化項(xiàng)對(duì)所有鄰域像素的相似性指數(shù)求和，用于對(duì)權(quán)重進(jìn)行歸一化，確保所有權(quán)重的和為1； 運(yùn)動(dòng)特征提取模塊，運(yùn)用光流法在前景區(qū)域內(nèi)計(jì)算運(yùn)動(dòng)矢量，并提取運(yùn)動(dòng)特征； 異常檢測模塊，使用自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法訓(xùn)練模型，用同構(gòu)誤差衡量輸入數(shù)據(jù)與重構(gòu)數(shù)據(jù)之間的差異以此來判定是否為異常。

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