买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京文研顺科技有限公司申请的专利基于图像识别的公路事故警示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：CN120126308B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510191119.X，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权基于图像识别的公路事故警示方法及系统是由董文博设计研发完成，并于2025-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像识别的公路事故警示方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于图像识别的公路事故警示方法及系统，涉及公路事故警示技术领域，包括以下步骤：首先，通过图像识别技术对道路交通图像进行分析，检测图像中的各种交通元素，同时对图像中的异常情况进行识别。本发明通过图像识别技术、动态特征提取和深度学习评估，解决了交通监控系统因现场因素干扰导致的误判问题。实时处理图像数据，适应不同交通情境，确保特征提取的准确性。通过分析特征变化趋势，捕捉异常波动，系统能精准识别潜在事故并避免误警告。低级别预警和验证阶段确保无高级别确认前不发正式警报，有效减少误警和过度报警，降低警报疲劳，提高系统响应的准确性和效率。

本发明授权基于图像识别的公路事故警示方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于图像识别的公路事故警示方法，其特征在于，包括以下步骤： 首先，通过图像识别技术对道路交通图像进行分析，检测图像中的各种交通元素，同时对图像中的异常情况进行识别； 在图像分析过程中，实时获取图像数据并生成相应的数据信息，确保交通监控和事故警示系统在不同的时间段内适应变化的交通情景，并为后续的预处理和特征提取提供最新的输入数据； 对获取的原始图像数据进行预处理，并从预处理后的图像数据中提取出反映异常情况的关键特征，将提取的关键特征在检测窗口内进行分析，通过在时间和空间范围内分析特征的变化趋势，捕捉短时间内的异常波动； 将经过分析后的关键特征输入到预先学习好的深度学习模型中进行智能化评估，判断当前图像数据状态； 当深度学习模型评估出图像数据存在异常时，首先发出低级别的预警信号，初步警示交通管理人员，同时进入验证阶段，通过对图像进行进一步分析、对相关区域信息进行检查，确认是否确实发生了紧急情况，在高级别确认之前，交通监控和事故警示系统不会向交通管理中心发送正式警报，从而有效避免过度报警的情况； 从预处理后的图像数据中提取出反映异常情况的关键特征，提取的特征包括图像中背景光与前景物体之间的对比差异和图像纹理的整体一致性与连贯性，在检测窗口下，对图像中背景光与前景物体之间的对比差异和图像纹理的整体一致性与连贯性进行分析，分别生成动态反向光影响参考值和纹理破碎度参考值，动态反向光影响参考值通过量化图像中背景光与前景物体之间的对比差异，反映光源在图像中产生的反向光效应，纹理破碎度参考值通过量化图像中纹理的一致性与连贯性，反映图像在区域内是否存在纹理的破碎或者不连续； 将图像中背景光与前景物体之间的对比差异在检测窗口下进行分析生成动态反向光影响参考值的具体步骤如下： 首先，针对图像中的每个像素，计算背景光与前景物体之间的局部对比差异，对比差异计算表达式如下： ，式中，是对比差异照值，表示在点处的背景光与前景物体之间的对比程度，是图像中点处的背景区域亮度，是图像中点处的前景物体亮度； 接下来，将局部对比差异进行加权整合，形成动态对比差异模型，计算动态反向光影响值，引入时间和空间变动加权函数，动态反向光影响值计算表达式如下： ，式中，是在时间和空间位置上，图像中反向光对前景物体的影响强度，是高斯加权因子，是高斯分布的方差，控制加权范围，是表示图像中沿水平方向的参考点中心坐标，是表示图像中沿垂直方向的参考点中心坐标，是时间动态加权因子； 基于动态反向光影响值，在整个图像窗口中进行加权平均，生成全局动态反向光影响参考值，计算表达式如下： ，式中，是动态反向光影响参考值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京文研顺科技有限公司，其通讯地址为：100000 北京市丰台区南三环西路91号院1号楼2层202A区208号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。