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龙图腾网获悉广东和音元视电子科技有限公司申请的专利基于智能头盔的行车信息处理方法及装置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：CN119682739B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411755456.9，技术领域涉及：B60W30/095；该发明授权基于智能头盔的行车信息处理方法及装置是由金焰设计研发完成，并于2024-12-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于智能头盔的行车信息处理方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及行车数据处理领域，尤其涉及一种基于智能头盔的行车信息处理方法及装置，该方法包括以下步骤：基于智能头盔获取实时行车过程监测视频及用户行车姿态数据；对实时行车过程监测视频进行直方图均衡化处理，并进行全局时延插值平滑处理，从而得到时延平滑监测视频；对时延平滑监测视频进行深度道路语义特征分割，并进行场景空间结构建模，构建动态孪生场景模型；对用户行车姿态数据进行当前场景行车轨迹预测，并进行安全通行路径规划，生成场景安全通行路径；基于动态孪生场景模型标记所有场景内的动态车辆。本发明实现了高效的行车信息处理，以及提高了驾驶人员的行车安全。

本发明授权基于智能头盔的行车信息处理方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于智能头盔的行车信息处理方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：基于智能头盔获取实时行车过程监测视频及用户行车姿态数据；对实时行车过程监测视频进行直方图均衡化处理，并进行全局时延插值平滑处理，从而得到时延平滑监测视频； 步骤S2：对时延平滑监测视频进行深度道路语义特征分割，并进行场景空间结构建模，构建动态孪生场景模型； 步骤S3：对用户行车姿态数据进行当前场景行车轨迹预测，并进行安全通行路径规划，生成场景安全通行路径； 步骤S4：基于动态孪生场景模型标记所有场景内的动态车辆；对所有场景内的动态车辆进行动态移动轨迹预测，从而生成多时段修正驾驶预测轨迹； 步骤S5：基于场景安全通行路径对多时段修正驾驶预测轨迹进行碰撞概率计算，并进行安全风险分析，标记为高风险车辆； 步骤S6：根据多时段修正驾驶预测轨迹对高风险车辆进行风险规避决策，生成风险决策结果；将风险决策结果投影至智能头盔，完成行车信息处理作业； 其中，步骤S1具体步骤为： 步骤S11：基于智能头盔获取实时行车过程监测视频及用户行车姿态数据； 步骤S12：对实时行车过程监测视频进行亮度偏差检测，识别亮度偏差区域； 步骤S13：基于亮度偏差区域进行直方图均衡化处理，生成亮度增强监测视频； 步骤S14：对亮度增强监测视频进行行车场景边缘分析，提取行程场景边缘数据； 步骤S15：根据行程场景边缘数据对亮度增强监测视频进行边缘细节优化，构建边缘优化监测视频； 步骤S16：对边缘优化监测视频进行全局时延插值平滑处理，从而得到时延平滑监测视频； 其中，步骤S16具体步骤为： 对边缘优化监测视频进行时序窗口分割，提取每一帧的时序图像； 计算所述每一帧的时序图像的时间戳； 根据所述时间戳进行上下帧图像时间间隔计算，得到所有图像帧的帧间间隔时长； 对所有图像帧的帧间间隔时长进行间隔时长分布拟合，得到视频全局间隔分布图； 对视频全局间隔分布图进行间隔离散不均匀识别，提取间隔不均匀时长点； 基于间隔不均匀时长点定位时序图像帧，提取所有非均匀间隔图像帧； 对所有非均匀间隔图像帧进行帧间延迟计算，从而得到非均匀间隔帧的时延参数； 对所有图像帧的帧间间隔时长进行平均帧间间隔统计，生成均值帧间间隔值； 根据均值帧间间隔值对非均匀间隔帧的时延参数进行时延补偿计算，从而得到非均匀间隔帧的时延补偿参数； 根据所述时间戳对每一帧的时序图像进行时序序列化处理，得到时序图像帧序列； 利用非均匀间隔帧的时延补偿参数对时序图像帧序列进行时延插值平滑处理，从而得到时延平滑监测视频。

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