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龙图腾网获悉青岛文达通科技股份有限公司申请的专利基于类Haar特征和帧匹配的车辆超速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：CN115050009B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202210795826.6，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权基于类Haar特征和帧匹配的车辆超速检测方法及系统是由管洪清;徐亮;王伟;张元杰;张大千;尹广楹;孙浩云设计研发完成，并于2022-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于类Haar特征和帧匹配的车辆超速检测方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提出了基于类Haar特征和帧匹配的车辆超速检测方法及系统，获取待检测的车辆图像；将获取的图像输入至训练好的Haar‑YOLO模型，提取目标车辆的候选区域和对应的类Haar特征；根据候选区域或类Haar特征采用匈牙利匹配算法逐帧匹配车辆，得到目标车辆在各帧图像中的位置的匹配结果，判断车辆是否超速；本公开基于类Haar特征的YOLO模型对车辆进行检测，并且在跟踪过程中采用匈牙利指派算法对存在于各帧图像之间的目标车辆进行快速且准确的匹配，能够在社区复杂场景下结合车辆在连续帧图像中位置关系实现对车辆的实时精准跟踪并且判断其是否超速，实现了车速检测的实时性和精确度。

本发明授权基于类Haar特征和帧匹配的车辆超速检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于类Haar特征和帧匹配的车辆超速检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取待检测的车辆图像； 将获取的图像输入至训练好的Haar-YOLO模型，提取目标车辆的候选区域和对应的类Haar特征； 根据候选区域或类Haar特征采用匈牙利匹配算法逐帧匹配车辆，得到目标车辆在各帧图像中的位置的匹配结果，判断车辆是否超速； 其中，所述Haar-YOLO模型训练的方法，包括如下步骤： 获取车辆数据集； 将数据集图像中的目标车辆以合适的候选区域进行标定，针对标定的候选区域提取类Haar特征； 以车辆图像为输入，车辆的类Haar特征以及车辆候选区域为输出训练YOLO模型； 根据每一次训练周期的候选区域定位误差以及类Haar特征判断误差确定的目标函数，修正模型参数，获得最优参数得到训练后的Haar-YOLO模型； 根据候选区域或类Haar特征采用匈牙利匹配算法逐帧匹配车辆，得到目标车辆在各帧图像中的位置的匹配结果的方法，包括如下步骤： 根据候选区域采用匈牙利匹配算法逐帧匹配车辆； 如果匹配失败，将对应的目标车辆加入至临时跟踪列表；根据车辆的运动特性以及路况从车辆可能经过的区域中再次采集图像，针对临时跟踪列表的车辆以Haar-YOLO模型对车辆进行检测，并且将检测到的车辆进行类Haar特征的匹配； Haar-YOLO模型的具体结构，包括多个级联的卷积层，最后一级的卷积层并联连接两个全连接层，两个全连接层分别输出候选区域和类Haar特征； Haar-YOLO模型的目标函数包括两个全连接层所产生的判定损失进行加权整合以形成全局损失函数。

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