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龙图腾网恭喜霖久智慧(广东)科技有限公司申请的专利停车位推荐方法、装置、电子设备及可读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：CN119294785B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202411835088.9，技术领域涉及：G06Q10/0631；该发明授权停车位推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质是由杨康;周光;林志远设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本停车位推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种停车位推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质，涉及神经网络技术领域。通过多个残差块对待提取向量进行残差特征提取，残差块能够有效地缓解梯度消失和梯度爆炸的问题，并且多个残差块依次连接，能够增加车位推荐模型的深度，以助于车位推荐模型更好地利用上下文信息，从而提高车位推荐模型的表达能力和性能。然后通过长短期记忆模块对残差特征向量进行更新，能够通过长短期记忆模块捕获停车需求信息中各个信息之间的依赖关系，进一步提高车位推荐模型的性能，提高车位推荐模型的预测能力，有助于车位推荐模型预测到满足用户需求的目标停车位。实现了基于停车需求信息自动给用户推荐满足用户需求的停车位。

本发明授权停车位推荐方法、装置、电子设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种停车位推荐方法，其特征在于，包括：响应于接收到由用户终端发送的车位搜寻请求指令，基于所述车位搜寻请求指令确定停车需求信息，所述停车需求信息包括用户信息、当前时间信息、用户目标位置信息、用户当前位置信息、拟停车时长、多个当前候选车位以及所述当前候选车位的车位价格信息；基于所述用户信息、所述当前时间信息、所述拟停车时长、所述车位价格信息、所述用户目标位置信息以及所述用户当前位置信息，构建待提取向量；将所述待提取向量输入至训练好的车位推荐模型；所述车位推荐模型包括长短期记忆模块、全连接层、分类器和多个依次连接的残差块；通过多个所述残差块对所述待提取向量进行残差特征提取，得到残差特征向量；将所述残差特征向量输入至所述长短期记忆模块，得到更新特征向量；通过所述全连接层，将所述更新特征向量分别与每个所述当前候选车位进行关联，得到多个关联特征向量；将多个所述关联特征向量输入至所述分类器，得到所述关联特征向量的概率分布；基于所述概率分布，将概率值最大的所述关联特征向量对应的所述当前候选车位，作为目标车位；向所述用户终端发送所述目标车位的相关信息；所述残差块包括第一扩展因果卷积层、通道注意力模块、空间注意力模块、乘法器、第二扩展因果卷积层以及残差和层；依次连接的所述残差块中的位于首部的所述残差块的输入向量为所述待提取向量；依次连接的所述残差块中位于末尾的所述残差块的输出向量作为所述残差特征向量；每个所述残差块的处理过程为：将所述残差块的输入向量输入至所述第一扩展因果卷积层，得到第一卷积向量；将所述第一卷积向量输入至所述通道注意力模块，得到通道注意力特征向量；将所述通道注意力特征向量输入至所述空间注意力模块，得到空间注意力特征向量；将所述第一卷积向量和所述空间注意力特征向量输入至所述乘法器，得到乘法向量；将所述乘法向量输入至所述第二扩展因果卷积层，得到第二卷积向量；通过所述残差和层，对所述残差块的输入向量和所述第二卷积向量进行残差和处理，得到输出向量。

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