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龙图腾网获悉中通服咨询设计研究院有限公司申请的专利一种基于YOLOV5的路况监测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：CN114842429B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202210563637.6，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于YOLOV5的路况监测系统是由钱东海;孙斌;张兴晔;何升强;李柯设计研发完成，并于2022-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLOV5的路况监测系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于YOLOV5的路况监测系统，包括边缘终端、消息中间件模块、中心平台；系统将视频分析和边缘计算技术相结合，可以一次性监测多种路面目标，包括卡车、大型巴士、中型巴士、SUV、轿车、面包车等，具有识别准确率高、实时性强、监测范围广、造价低等特点。

本发明授权一种基于YOLOV5的路况监测系统在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOV5的路况监测系统，其特征在于，包括边缘终端、消息中间件模块、中心平台； 所述边缘终端通过摄像机获取当前路口的画面并对画面进行检测，将检测到的结果发送给消息中间件模块； 所述消息中间件模块获取边缘终端发送的消息，组成消息队列，按照先进先出的原则传送给中心平台； 所述中心平台将获取到的数据按照区域、道路、目标数量和类型进行分类后存储； 所述边缘终端包括图像采集模块和YOLOV5目标检测模块，所述图像采集模块用于，通过摄像机采集图片；所述YOLOV5目标检测模块用于训练目标检测模型，并通过训练好的目标检测模型对摄像机采集的图片进行目标检测； 所述YOLOV5目标检测模块首先获取一定数量需要检测的图片，并对图片中的目标进行标注，将标注完成的图片输入YOLOV5网络训练，得到训练好的目标检测模型，然后执行如下步骤： 步骤a1，将摄像机采集图片输入目标检测模型； 步骤a2，YOLOV5目标检测模块根据训练好的目标检测模型，在图片上生成两个以上物体框和物体框针对每个目标类别的置信度； 步骤a3，应用YOLOV5原始算法的预测部分，采用损失函数GIoU，获得两个以上物体框的坐标，大小、类别和置信度； 设定A为预测框，B为真实框，不论A与B是否相交，C是包含A与B的最小框； 步骤a4，将两个以上物体框按照置信度排序，排序第一的记为第一个物理框BOX1，排序第二的记为第二个物理框BOX2，直至排序第n的记为第n个物理框BOXn；同时去除置信度低于0.3的物体框； 步骤a5，摈弃YOLOV5原始算法的GIoU，使用IoU的优化版本DIoU对a4得到的结果进行筛选； 步骤a6，根据步骤a5得到的结果对物体框按类别进行统计，统计画面中每个类别的数量，并生成含物体检测框的图片； 步骤a7，将最终数据封装成json数据，完成目标检测； 步骤a3中，损失函数GIoU的计算方法如下： 先计算A与B的交并比IoU： ，再计算得到损失函数GIoU： ； 步骤a3中，DIoU的计算公式为： ，其中ρA,B为物体框A和物体框B中心点坐标的欧式距离，c为能够包裹住物体框A和物体框B的最小矩形的对角线距离； 步骤a5包括： 步骤a5‑1，在存储中新建一个结果集，将BOX1存储到结果集中，命名为BBOX1； 步骤a5‑2，计算BOX1与BOX2的DIoU，如果DIoU0.5，将BOX2存储到结果集中，命名为BBOX2，如果DIoU≥0.5，则删除BOX2；直至BBOX1与步骤a4得到的所有结果都完成比对； 步骤a5‑3，将BOX22~ BOXn 都执行步骤a5‑2的比对工作，直至步骤a4中的所有结果都比对完成，形成最终的结果集； 步骤a7中，所述最终数据包括摄像机ID，物体框坐标，物体框类别，物体框置信度，各类别物体框数量； 所述中心平台包括边缘终端管理模块、数据处理模块和数据存储模块； 所述边缘终端管理模块用于管理边缘终端和边缘终端关联的摄像机； 所述数据处理模块实时侦听消息队列，每当队列有新增消息时，立即取出处理； 所述数据处理模块在收到数据后，根据摄像机id与道路的关联关系，将同一道路的数据合并，形成道路数据，然后将道路数据存入数据存储模块，所述道路包括道路名称、车辆数、拥堵程度和图片地址； 还包括API网关，API网关用于为其他应用提供数据接口。

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