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龙图腾网获悉智慧互通科技股份有限公司申请的专利基于航向角姿态的路侧停车管理方法以及系统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：CN115908558B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-24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：202211363486.6，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权基于航向角姿态的路侧停车管理方法以及系统是由冯澍;闫军;丁丽珠;王艳清设计研发完成，并于2022-11-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于航向角姿态的路侧停车管理方法以及系统在说明书摘要公布了：本申请公开一种基于航向角姿态的路侧停车管理方法以及系统。方法包括对每个车辆的车辆图像，依次进行尺寸变换、关键点数据重构、随机擦除数据增强，获得增强车辆图像；增强车辆图像输入至骨干网络中，获得骨干特征图；骨干特征图输入至特征聚合网络中，获得聚合特征图；聚合特征图输入至关键点预测网络中，获得每个车辆的预测姿态中心点与多个预测偏移量；聚合特征图输入至车辆航向角回归网络中，获得每个车辆的预测航向角正弦值与预测航向角余弦值；根据训练完成的关键点检测模型对待测交通场景图像中提取的每个待测车辆图像进行关键点预测，获得每个待测车辆的姿态中心点、多个偏移量、航向角正弦值以及航向角余弦值，进行路侧停车管理。

本发明授权基于航向角姿态的路侧停车管理方法以及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于航向角姿态的路侧停车管理方法，其特征在于，包括： 获取建模仿真交通场景图像数据集，所述建模仿真交通场景图像数据集包括多个交通场景图像，每个所述交通场景图像标注有每个车辆的二维检测框真实信息、每个所述车辆的三维包围框对应的多个真实姿态关键点、真实姿态中心点、所述多个真实姿态关键点分别到所述真实姿态中心点的多个真实偏移量、每个所述车辆的真实航向角、真实航向角正弦值以及真实航向角余弦值； 根据所述二维检测框真实信息，对每个所述交通场景图像中每个所述车辆进行提取，获得每个所述车辆的车辆图像； 对所述车辆图像进行尺寸变换与关键点数据重构，获得每个所述车辆的重构车辆图像，并对所述重构车辆图像进行随机擦除数据增强，获得每个所述车辆的增强车辆图像； 将所述增强车辆图像输入至关键点检测模型的骨干网络中进行特征提取，获得骨干特征图数据集； 将所述骨干特征图数据集中每个所述骨干特征图输入至所述关键点检测模型的特征聚合网络中进行特征融合，获得聚合特征图数据集； 将所述聚合特征图数据集中每个所述聚合特征图输入至所述关键点检测模型的关键点预测网络中进行点位预测，获得每个所述车辆的预测姿态中心点与多个预测偏移量； 将所述聚合特征图数据集中每个所述聚合特征图输入至所述关键点检测模型的车辆航向角回归网络中进行航向角预测，获得每个所述车辆的预测航向角正弦值与预测航向角余弦值，并根据所述预测航向角正弦值与所述预测航向角余弦值，获得每个所述车辆的预测航向角； 根据所述预测航向角、所述预测姿态中心点、所述多个预测偏移量、所述真实航向角、所述真实姿态中心点以及所述多个真实偏移量构建所述关键点检测模型的损失函数，并根据所述损失函数对所述关键点检测模型进行训练优化，获得训练完成的关键点检测模型； 获取待测交通场景图像，根据所述训练完成的关键点检测模型对所述待测交通场景图像中提取的每个待测车辆图像进行关键点预测，获得每个所述待测车辆的姿态中心点、多个偏移量、航向角正弦值以及航向角余弦值； 根据所述姿态中心点与所述多个偏移量，获得每个待测车辆的多个姿态关键点，根据所述航向角正弦值与所述航向角余弦值，获得每个所述待测车辆的航向角，并根据所述多个姿态关键点与所述航向角进行路侧停车管理； 所述对所述车辆图像进行尺寸变换与关键点数据重构，获得每个所述车辆的重构车辆图像，并对所述重构车辆图像进行随机擦除数据增强，获得每个所述车辆的增强车辆图像，包括： 将所述车辆图像的原长度设置为256像素，并根据长度变换比例对所述车辆图像的原宽度进行变换，获得所述车辆图像的新宽度；将所述车辆图像的所述新宽度进行0像素填充至256像素，获得尺寸变换图像； 根据所述尺寸变换图像的尺寸与所述车辆图像的原尺寸的变换比例，对所述多个真实姿态关键点、所述真实姿态中心点以及所述多个真实偏移量进行变换，获得所述重构车辆图像。

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