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龙图腾网获悉深圳市小飞达电子有限公司申请的专利一种基于AI摄像技术的盲区精度评估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：CN119445296B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202411578852.9，技术领域涉及：G06V10/776；该发明授权一种基于AI摄像技术的盲区精度评估方法及系统是由吴晓飞;李中茂;易伟欣设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI摄像技术的盲区精度评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI摄像技术的盲区精度评估方法及系统，属于汽车盲区评估技术领域，确定各影响因素，识别各影响因素对应的监测主体；设置车辆的盲区综合范围；设置盲区综合范围对应的综合影响模型；对各影响因素的监测主体进行实时监测，获得各影响因素的主体监测数据；确定盲区区域，根据盲区区域生成盲区初始图像；通过综合影响模型对各主体监测数据进行分析，获得各盲区位置对应的综合影响值；根据各综合影响值将盲区初始图分为若干个单元区域，并设置各单元区域的单元精度值；预估各目标物体的基准风险值，识别目标物体所在单元区域对应的单元精度值，根据单元精度值对基准风险值进行修正，通过修正后的基准风险值进行盲区预警。

本发明授权一种基于AI摄像技术的盲区精度评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI摄像技术的盲区精度评估系统，其特征在于，包括信息模块、主体监测模块、盲区模块和盲区分析模块； 所述信息模块用于进行信息管理，确定各影响因素，识别各所述影响因素对应的监测主体； 设置车辆的盲区综合范围；获取各所述监测主体的主体素材数据，对各所述监测主体的主体素材数据进行单一模拟，获得各影响因素在盲区综合范围内各盲区位置对应的因素影响曲线，所述因素影响曲线的横轴为相应监测主体的主体监测数据，纵轴为相应主体监测数据对应的精度影响值，精度影响值的取值范围为[0，100]；根据各盲区位置对应的各因素影响曲线进行综合分析，形成盲区综合范围对应的综合影响模型； 所述主体监测模块对各影响因素对应的监测主体进行实时监测，获得各影响因素对应的主体监测数据； 所述盲区模块用于实时生成盲区初始图像； 所述盲区分析模块用于对盲区初始图像进行评估分析，获取各主体监测数据，通过所述综合影响模型对各所述主体监测数据进行分析，获得所述盲区初始图像中各盲区位置对应的综合影响值；根据各所述盲区位置对应的综合影响值将所述盲区初始图分为若干个单元区域，并设置各单元区域的单元精度值，所述单元精度值为所述单元区域内各盲区位置的综合影响值的平均值； 将各单元精度值标记在各单元区域内；预估各目标物体的基准风险值，根据各目标物体的基准风险值进行盲区预警； 根据各盲区位置的综合影响值将盲区初始图分为若干个单元区域的方法包括： 步骤SA1：识别各盲区位置的综合影响值；确定各初始位置；将与初始位置相邻的各盲区位置标记为选择位置； 将初始位置的综合影响值标记为QY1x，y，z，x，y，z表示相应的位置坐标；将选择位置的综合影响值标记为QY2x，y，z； 根据公式YM=|QY1x，y，z-QY2x，y，z|计算初始位置与选择位置之间的第一影响差值； 式中：YM为第一影响差值； 将第一影响差值小于阈值X1的初始位置与选择位置进行合并，获得初始区域； 步骤SA2：将与初始区域相邻的各盲区位置标记为选择位置； 根据公式计算初始区域与选择位置之间的第二影响差值； 式中：YM´为第二影响差值；i表示初始区域内相应的盲区位置，i=1、2、……、n，n为正整数；QYx，y，zi表示初始区域内相应的盲区位置的综合影响值；QY´x，y，z表示选择位置对应的综合影响值； 将第二影响差值小于阈值X1的初始区域与选择位置进行合并，获得新的初始区域； 步骤SA3：循环步骤SA2，直到初始区域不能进行合并为止，将初始区域标记为单元区域； 当盲区区域内没有未合并的盲区位置时，结束分析； 当盲区区域内有未合并的盲区位置时，返回步骤SA1。

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