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龙图腾网恭喜北京恒华龙信数据科技有限公司申请的专利一种车辆充电状态的检测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：CN114495012B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202210142445.8，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种车辆充电状态的检测方法及系统是由陈少坤;齐思远设计研发完成，并于2022-02-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车辆充电状态的检测方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供了一种车辆的充电状态检测方法及系统，按照预设时间间隔截取监控视频流，所述监控视频流包括当前帧的目标图像；根据预先训练得到的目标检测模型对所述目标图像进行目标检测，得到当前帧的目标检测结果，所述目标检测结果包括充电枪的位置信息以及所述充电枪对应的车位的车辆占位信息；将所述当前帧的目标检测结果与上一帧的目标检测结果进行比对，获得车辆的充电状态，并将车辆的充电状态推送至管理终端。由此，通过识别和比对监控视频流中的充电枪位置信息以及充电枪对应的车位的车辆占位信息，实现对车辆充电状态的检测，并及时推送车辆的充电状态信息至充电站管理终端，便于对充电站进行高效管理。

本发明授权一种车辆充电状态的检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种车辆的充电状态检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练样本图像；其中，所述获取训练样本图像，包括：获取初始图像；通过图像超分辨率技术提高所述初始图像中充电枪区域的图像分辨率，得到初始训练图像；通过生成对抗网络生成充电枪图像，并在所述初始训练图像中随机添加至少一个生成的所述充电枪图像，得到训练样本图像；使用所述训练样本图像，对初始的目标检测模型进行训练，以得到训练完成后的目标检测模型，其中，所述目标检测模型的激活函数包括Mish激活函数，所述目标检测模型的损失函数包括DioU损失函数，所述目标检测模型为YOLOv5模型；所述DioU损失函数用于优化两个目标框之间的面积；按照预设时间间隔截取监控视频流，所述监控视频流包括当前帧的目标图像；根据预先训练得到的目标检测模型对所述目标图像进行目标检测，得到当前帧的目标检测结果，所述目标检测结果包括充电枪的位置信息以及所述充电枪对应的车位的车辆占位信息；将所述当前帧的目标检测结果与上一帧的目标检测结果进行比对，获得车辆的充电状态；其中，所述将所述当前帧的目标检测结果与上一帧的目标检测结果进行比对，获得车辆的充电状态，包括：若所述上一帧的目标检测结果包括车位无车且充电枪处于初始位置，而所述当前帧的目标检测结果包括车位有车且充电枪处于初始位置，则确定所述车辆处于占位未充电状态；当所述车辆处于占位未充电状态，记录所述车辆处于占位未充电状态的时长，若所述占位未充电状态的时长超过第一预设时间阈值，确定所述车辆处于异常占位状态；若所述上一帧的目标检测结果确定所述车辆处于占位未充电状态，而当前帧的目标检测结果包括车位有车且充电枪离开初始位置，则确定所述车辆处于充电状态，并记录所述车辆的充电开始时间；当所述车辆处于充电状态，记录所述车辆处于充电状态的时长，若所述充电状态的时长超过第二预设时间阈值，确定所述车辆处于充电超时状态；其中，将当前帧的目标检测结果与上一帧的目标检测结果进行比对，获得车辆的充电状态，还包括：若所述上一帧的目标检测结果确定所述车辆处于充电状态，而当前帧的目标检测结果中车位有车且充电枪回归初始位置，则确定所述车辆处于充电完成状态；当所述车辆处于充电完成状态，记录所述车辆处于充电完成状态的时长，若所述充电完成状态的时长超过第三预设时间阈值，确定所述车辆处于充电完成占位状态；若所述上一帧的目标检测结果确定所述车辆处于充电完成状态，而当前帧的目标检测结果包括车位无车且充电枪处于初始位置，则确定所述车辆处于充电结束状态，记录所述车辆的充电结束时间；根据所述车辆的充电开始时间和充电结束时间得到所述车辆的充电总时间。

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