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龙图腾网获悉浙江美通筑路机械股份有限公司;陕西交通建设养护工程有限公司申请的专利一种基于机器视觉的高速清扫车目标识别方法和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：CN120259950B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510737791.4，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于机器视觉的高速清扫车目标识别方法和系统是由唐春;杨振;马勇;景晖;郭军科;仇晓骏;房本地设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的高速清扫车目标识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于机器视觉的高速清扫车目标识别方法和系统，该方法包括如下步骤：S1获取车辆作业区域的实时图像数据，其中获取的实时图像数据中携带有车辆实时速度信息；S2根据获取的实时图像数据进行自适应分块处理，将实时图像数据划分为多个子图像块；针对获取的子图像块进行图像增强处理，并根据增强后的子图像块得到增强图像数据；S3基于增强图像数据，采用训练好的目标识别模型对增强图像数据进行处理，得到作业区域的目标识别结果。本发明有助于提高清扫车作业区域图像的清晰度，从而提高目标识别效果。

本发明授权一种基于机器视觉的高速清扫车目标识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的高速清扫车目标识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1获取车辆作业区域的实时图像数据，其中获取的实时图像数据中携带有车辆实时速度信息； S2根据获取的实时图像数据进行自适应分块处理，将实时图像数据划分为多个子图像块；针对获取的子图像块进行图像增强处理，并根据增强后的子图像块得到增强图像数据,具体包括： S21针对获取的实时图像数据提取实时图像帧和对应的实时速度信息； S22基于获取的实时图像帧进行自适应分块处理，将实时图像帧划分为多个子图像块； S23针对各个子图像块分别进行图像增强处理，得到增强后的子图像块； S24根据增强后的子图像块进行重构得到增强实时图像帧； S3基于增强图像数据，采用训练好的目标识别模型对增强图像数据进行处理，得到作业区域的目标识别结果； 其中，所述步骤S22中，基于获取的实时图像帧进行自适应分块处理，具体包括： 将实时图像帧划分为形状、面积相等的N个子图像块； 1）针对各个子图像块，计算当前子图像块的复杂度因子，其中采用的复杂度因子计算函数为： ; 式中，C i 表示第i个子图像块φ i 的复杂度因子，N i 表示第i个子图像块的像素点总数，（x,y）∈φ i 表示像素点（x,y）为子图像块φ i 中的像素点；Sobelx,y表示通过Sobel算子以像素点x,y为中心提取得到的Sobel特征值；λ表示设定的平衡因子，其中λ∈[0.4,0.6]；LBPx,y表示通过LBP算子以像素点x,y为中心提取得到的局部二值特征值； 2）根据当前子图像块的复杂度因子和当前速度信息计算子图像块的划分参数值，其中采用的划分参数值计算函数为： 式中，S i 表示第i个子图像块φ i 的划分参数值，vt表示实时速度，v max 表示设定的最大速度，C i 表示第i个子图像块φ i 的复杂度因子，C TH 表示设定的复杂度因子阈值； 3）根据当前子图像块的划分参数值和设定的划分阈值S TH 进行比较，当子图像块的划分参数值S i S TH 时，将当前子图像块进一步划分为形状、面积相等的M个子图像块； 重复上述步骤1）-3），直到不存在能够继续被划分的子图像块或者子图像块的尺寸小于预设的最小尺寸，完成实时图像帧的子图像块划分。

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