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龙图腾网获悉中国矿业大学(北京)申请的专利基于多摄像头融合的叉车与行人轨迹预测及碰撞预警方法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：CN120431763B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510929331.1，技术领域涉及：G08G1/16；该发明授权基于多摄像头融合的叉车与行人轨迹预测及碰撞预警方法是由李鑫;佟瑞鹏;赵旭;和杰花;胡向阳设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多摄像头融合的叉车与行人轨迹预测及碰撞预警方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多摄像头融合的叉车与行人轨迹预测及碰撞预警方法，涉及叉车与行人轨迹预测及碰撞预警技术领域，本发明通过获取厂房内的全景与区域图像，建立全景与区域检测模型，分别检测厂房中的叉车、行人的移动状态和行人行为特征、司机行车数据和叉车特征，通过建立行人轨迹预测模型，根据行人基础预测数据、移动状态、当前的工作内容对行人行走路径进行预测，通过建立叉车轨迹预测模型，根据叉车基础预测数据、移动状态、当前的装卸内容对叉车搬运路线进行规划，通过对司机进行实时驾驶安全评分、叉车状态安全评分，判断对叉车的契合度，通过设置叉车的预警时间，根据对行人和叉车的轨迹预测进行碰撞预警。

本发明授权基于多摄像头融合的叉车与行人轨迹预测及碰撞预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多摄像头融合的叉车与行人轨迹预测及碰撞预警方法，其特征在于，具体步骤包括： 步骤1：基于待预警的厂房内建立平面坐标，并获取全景与区域图像，建立全景检测模型，分别检测厂房中的叉车、行人的移动状态和识别信息，通过建立区域检测模型识别行人行为特征、司机行车数据和叉车特征； 步骤2：获取行人的工作信息、行人行为特征和厂房内的行人通行区域形成行人基础预测数据，并基于语义模型获取工作内容，建立行人轨迹预测模型，获取行人历史行走轨迹，并根据行人基础预测数据、移动状态、当前的工作内容对行人行走路径进行预测； 步骤3：获取叉车的搬卸信息、叉车行走特征、设备参数信息和厂房内的叉车行驶区域形成叉车基础预测数据，基于语义模型获取装卸内容，建立叉车轨迹预测模型，获取历史叉车搬运路线，并根据叉车基础预测数据、移动状态、当前的装卸内容对叉车搬运路线进行规划； 步骤4：获取历史的司机行车数据和安全信息，对司机进行实时驾驶安全评分，根据叉车保养参数对叉车进行叉车状态安全评分，并根据司机对叉车的驾驶时长、搬运效率、事故率判断对叉车的契合度； 步骤5：根据驾驶安全评分、叉车状态安全评分、契合度和叉车移动状态设置叉车的预警时间，获取行人的安全信息计算危险规避时长，根据对行人和叉车的轨迹预测、危险规避时长、预警时间长进行碰撞预警； 所述安全信息包括安全考核分数、安全考核次数、安全预警次数、事故次数； 叉车保养参数包括使用年限、剩余价值比、车胎磨损度； 对司机进行实时驾驶安全评分的具体步骤为： 根据安全信息计算每个叉车司机的基础评分，具体的计算公式为： 其中，为司机的基础评分，为次司机的安全考核分数，为司机的安全考核次数，为安全考核评分衰减系数，为安全预警次数的扣分减少比例，分别为安全预警次数，事故次数； 根据司机行车数据、司机的基础评分计算行车安全评分，在每个叉车司机的基础评分的基础上，每出现一次行车数据类型中的违规类型，根据违规类型进行一次扣分，对时间段中未出现违规行车数据进行加分，具体的计算公式为： 其中，为时刻的驾驶安全评分，为行车数据中第中违规类型的扣分权重，为行车数据中出现违规类型的扣分基础分数，为在时间段中未出现违规行车数据进行加分分数，为违规类型的数量； 根据叉车保养参数对叉车进行叉车状态安全评分的具体方法为： 其中，为叉车状态安全评分，为叉车使用年限，为叉车报废年限，为剩余价值比，为车胎磨损度； 所述根据司机对叉车的驾驶时长、搬运效率、事故率、判断对叉车的契合度的具体方法为： 其中，为契合度，为搬运效率，为事故率，为对叉车的驾驶时长。

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