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龙图腾网获悉广东理工学院申请的专利基于深度学习的车用视觉检测方法、装置及存储介质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：CN117315604B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27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：202311185082.7，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权基于深度学习的车用视觉检测方法、装置及存储介质是由朱伟枝;张敏;于兆勤设计研发完成，并于2023-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的车用视觉检测方法、装置及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的车用视觉检测方法、装置及存储介质，所述方法包括获取待识别的车辆场景图片；将所述待识别的车辆场景图片输入至预设的车用视觉检测模型，生成识别结果；其中，所述识别结果包括车位识别结果、车胎识别结果和车道识别结果；根据所述识别结果矫正车辆姿态或进行路径规划；本发明通过预设的车用视觉检测模型分别对车位、车胎和车道进行识别，生成对应的结果，再结合这些识别结果来辅助规划驾驶策略；不仅能够快速、准确地识别出不同的车辆场景，且能依据不同的车辆场景识别结果合理有效地制定驾驶策略，提高道路交通安全和车辆管理的能效。

本发明授权基于深度学习的车用视觉检测方法、装置及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的车用视觉检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待识别的车辆场景图片； 将所述待识别的车辆场景图片输入至预设的车用视觉检测模型，生成识别结果；其中，所述识别结果包括车位识别结果、车胎识别结果和车道识别结果；所述车用视觉检测模型包括车位识别模型、车胎识别模型和车道识别模型；其中，所述车位识别模型和所述车胎识别模型基于Yolov3算法训练得到；所述车道识别模型基于Yolov5算法训练得到； 训练所述车胎识别模型，包括： 获取第二预设数量的停泊车辆图片； 对所述停泊车辆图片中的车胎进行标注，生成第二训练集；其中，所述车胎与车身至少形成两种不同大小的夹角； 基于Darknet框架，利用所述第二训练集对Yolov3算法进行训练，生成所述车胎识别模型； 训练所述车道识别模型，包括： 获取第三预设数量的车道场景图片； 对所述车道场景图片中的路坑进行标注，生成第三训练集； 利用所述第三训练集对Yolov5算法进行训练，生成所述车道识别模型；所述Yolov5算法中包括CSP-Darknet特征网络； 根据所述识别结果矫正车辆姿态或进行路径规划。

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