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龍圖騰網獲悉廣東有位智能科技有限公司申請的專利基于計算機視覺的道閘自動控制系統及方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119131712B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411308333.0，技術領域涉及：G06V20/54；該發明授權基于計算機視覺的道閘自動控制系統及方法是由李緒進設計研發完成，并于2024-09-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于計算機視覺的道閘自動控制系統及方法在說明書摘要公布了：本申請涉及道閘控制領域，其具體地公開了一種基于計算機視覺的道閘自動控制系統及方法，其首先獲取由視覺傳感器采集的道閘入口車輛圖像，然后利用深度學習技術，對其進行特征提取和關聯分析，最后通過分類器以得到分類結果，以判斷道閘入口車輛是否為授權車輛，從而對道閘發出相應的控制信號，進而減少人工操作和檢查的需求，提高通行效率，避免擁堵現象，提升用戶的體驗和滿意度。

本發明授權基于計算機視覺的道閘自動控制系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種基于計算機視覺的道閘自動控制系統，其特征在于，包括： 道閘入口圖像獲取模塊，用于獲取由視覺傳感器采集的道閘入口車輛圖像； 道閘入口數據提取模塊，用于從所述由視覺傳感器采集的道閘入口車輛圖像中提取道閘入口車輛外觀增強特征向量和道閘入口車輛車牌灰度特征向量； 授權車輛判斷模塊，用于基于所述道閘入口車輛外觀增強特征向量和所述道閘入口車輛車牌灰度特征向量，判斷道閘入口車輛是否為授權車輛； 其中，所述道閘入口數據提取模塊，包括： 道閘入口車輛外觀特征提取單元，用于對所述由視覺傳感器采集的道閘入口車輛圖像進行車輛外觀特征提取以得到所述道閘入口車輛外觀增強特征向量； 道閘入口車輛車牌特征提取單元，用于對所述由視覺傳感器采集的道閘入口車輛圖像進行車牌特征提取以得到道閘入口車輛車牌灰度特征向量； 所述授權車輛判斷模塊，包括： 道閘入口車輛特征融合單元，用于對道閘入口車輛外觀增強特征向量和道閘入口車輛車牌灰度特征向量進行基于同步微觀維度的反向傳播誤差修正以得到授權車輛判斷分類特征向量； 道閘入口車輛授權判斷分類單元，用于將所述授權車輛判斷分類特征向量通過分類器以得到分類結果，所述分類結果用于判斷道閘入口車輛是否為授權車輛； 所述道閘入口車輛特征融合單元，包括： 計算所述道閘入口車輛外觀增強特征向量和所述道閘入口車輛車牌灰度特征向量之間的按位置差分以得到反向傳播誤差修正差分特征向量； 計算所述道閘入口車輛外觀增強特征向量和所述道閘入口車輛車牌灰度特征向量之間的按位置點乘以得到反向傳播誤差修正按位置點乘特征向量； 計算所述道閘入口車輛外觀增強特征向量和所述道閘入口車輛車牌灰度特征向量之間的按位置相加以得到反向傳播誤差修正按位置相加特征向量； 將所述反向傳播誤差修正差分特征向量、所述反向傳播誤差修正按位置點乘特征向量和所述反向傳播誤差修正按位置相加特征向量級聯后輸入一維卷積層并進行最大值池化以得到反向傳播誤差修正卷積編碼池化特征向量； 對所述反向傳播誤差修正卷積編碼池化特征向量的二范數的根號值進行加權并與所述反向傳播誤差修正卷積編碼池化特征向量的一范數進行相加以得到反向傳播誤差修正因子； 將所述反向傳播誤差修正按位置點乘特征向量與道閘入口車輛外觀增強特征向量長度的根號值進行按位置相加以得到反向傳播誤差修正中間向量； 以所述反向傳播誤差修正因子作為第一加權系數，第二加權超參數作為第二加權系數，計算反向傳播誤差修正按位置相加特征向量和反向傳播誤差修正中間向量的按位置加權和以得到授權車輛判斷分類特征向量。

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