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龙图腾网获悉东莞盟大集团有限公司;东莞市盟大数据科技有限公司申请的专利基于深度学习的数字栅格地图生成方法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：CN119903117B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411927810.1，技术领域涉及：G06F16/29；该发明授权基于深度学习的数字栅格地图生成方法及系统是由章志容;王富贵设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的数字栅格地图生成方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的数字栅格地图生成方法及系统，该方法包括：获取每个摄像头对应的原始地面数据集H有实际位置坐标数据的格子数据集M1，对剩余没有实际位置坐标数据的格子进行坐标赋值，以得到摄像头拍摄原始格子数据集U，将摄像头拍摄原始格子数据集U的格子坐标和格子标签进行聚合，建立格子坐标数据集K；基于格子坐标数据集K的格子坐标和格子类型生成仓库静态栅格地图；基于改进YOLOv8算法模型、摄像头拍摄原始格子数据集U和仓库静态栅格地图获取仓库内所有叉车的实时运行状态信息，基于实时运行状态信息生成动态栅格地图，有助于解决现有技术在智能化改造中面临的成本高的问题。

本发明授权基于深度学习的数字栅格地图生成方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的数字栅格地图生成方法，其特征在于，包括： 对仓库进行区域划分和摄像头安装固定，获取每个摄像头在放小旗子前的原始地面图片数据集H和放小旗子后的地面图片数据集F； 基于改进YOLOv8算法模型识别地面图片数据集F中图片的格子，获取每个格子在图片中的像素区域并生成唯一序号，基于格子颜色将格子标记为车道格子或库位格子； 对每个摄像头对应的原始地面图片数据集H和地面图片数据集F放置小旗子前后的图片做差值，确定小旗子像素区域和小旗子坐标数据； 记录地面图片数据集F中图片的格子序号集合、相邻格子序号集合和相邻关系集合； 将每个格子的像素区域进行总计求和，与原始地面图片数据集H中图片的像素区域进行差值比对，获取至少一个空白像素区域，将所述空白像素区域定义为新格子并生成唯一序号，确定新格子的相邻关系，获取小旗子像素区域包含在空白像素区域的小旗子坐标数据，将所述小旗子坐标数据作为空白像素区域对应的格子的实际位置坐标数据，将所有的小旗子坐标数据赋值给对应的格子，以得到每个摄像头拍摄原始地面数据集H的全部格子、格子序号、格子相邻关系和部分格子的实际位置坐标数据； 获取每个摄像头对应的原始地面数据集H有实际位置坐标数据的格子数据集M1，对剩余没有实际位置坐标数据的格子进行坐标赋值，以得到摄像头拍摄原始格子数据集U，将所述摄像头拍摄原始格子数据集U的格子坐标和格子标签进行聚合，将聚合后的数据的格子坐标数据、格子标签进行去重处理建立格子坐标数据集K，为格子坐标数据集K与摄像头拍摄原始格子数据集U建立关联关系； 基于所述格子坐标数据集K的格子坐标和格子类型生成仓库静态栅格地图，基于所述格子坐标数据集K与各摄像头拍摄原始格子数据集U的关联关系，生成每个摄像头的静态栅格地图； 基于改进YOLOv8算法模型、摄像头拍摄原始格子数据集U和所述仓库静态栅格地图获取仓库内所有叉车的实时运行状态信息，基于所述实时运行状态信息生成动态栅格地图。

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