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龙图腾网获悉东莞市毅豪电子科技有限公司申请的专利基于无人驾驶航空器的AI识别道路交通安全违法行为图像取证方法、装置、设备及介质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：CN120526603B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510902475.8，技术领域涉及：G06T7/277；该发明授权基于无人驾驶航空器的AI识别道路交通安全违法行为图像取证方法、装置、设备及介质是由钟华喜;尹浩林设计研发完成，并于2025-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于无人驾驶航空器的AI识别道路交通安全违法行为图像取证方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于无人驾驶航空器的AI识别道路交通安全违法行为图像取证方法、装置、设备及介质，方法包括：调用禁停区域识别模型，以确定待巡检区域图像中的禁停区域掩膜，调用潜在违章车辆检测模型识别出禁停区域掩膜中的潜在违章车辆，以确定潜在违章车辆的边界框以及其相对应的车辆类别；调用目标跟踪算法对潜在违章车辆进行目标跟踪，检测到连续多个图像帧中边界框与禁停区域掩膜之间的交并比超过预设阈值，以及潜在违章车辆处于静止状态，则将潜在违章车辆确定为目标违章车辆，并将目标违章车辆相对应的违章证据包发送至交通管理系统。本申请不仅提升了监控系统的效率，还为交通管理系统提供了精准、可验证的违章证据。

本发明授权基于无人驾驶航空器的AI识别道路交通安全违法行为图像取证方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于无人驾驶航空器的AI识别道路交通安全违法行为图像取证方法，其特征在于，包括： 获取目标巡检城市相对应的历史违章数据集，其中，所述目标巡检城市包括多个待巡检地点，所述历史违章数据集包括多个历史违章数据点，每个历史违章数据点包含每种违章事件发生的历史违章地点坐标以及每种违章事件在所述历史违章地点坐标中的违章频率； 采用高斯核密度估计根据所述历史违章地点坐标以及所述违章频率，以构建违章风险评估函数，根据所述违章风险评估函数确定每个待巡检地点相对应的违章风险值；其中，构建违章风险评估函数的步骤，包括： 获取待巡检地点坐标、每种违章事件发生的历史违章地点坐标以及每种违章事件在所述历史违章地点坐标中的违章频率，其中，所述违章事件包括违章停车；基于高斯核密度估计，计算确定待巡检地点坐标到所述历史违章地点坐标之间的欧几里得距离的平方，计算确定所述欧几里得距离的平方与带宽参数的平方的两倍之间的第一比值；计算确定所述第一比值的自然指数函数值，计算确定所述自然指数函数值与所述违章频率之间的第一乘积，以构建违章风险评估函数； 采用预设的巡检路径规划算法根据所述违章风险值进行路径规划，直至最大化风险覆盖以及最小化能源消耗的航迹规划目标函数的值最大，以确定无人驾驶航空器的违章巡检路径，其中，构建最大化风险覆盖以及最小化能源消耗的航迹规划目标函数的步骤，包括： 获取违章风险评估函数、飞行能耗函数以及能耗权重因子； 计算确定所述能耗权重因子与所述飞行能耗函数之间的第二乘积，根据所述违章风险评估函数与所述第二乘积之间的第一差值，以构建最大化风险覆盖以及最小化能源消耗的航迹规划目标函数； 调用已训练至收敛状态的禁停区域识别模型，对所述违章巡检路径中各个待巡检地点相对应的待巡检区域图像进行语义分割，以确定待巡检区域图像中的禁停区域掩膜，调用已训练至收敛状态的潜在违章车辆检测模型识别出所述禁停区域掩膜中的潜在违章车辆，以确定所述潜在违章车辆的边界框以及其相对应的车辆类别； 调用预设的目标跟踪算法对所述潜在违章车辆进行目标跟踪，检测到连续多个图像帧中所述边界框与所述禁停区域掩膜之间的交并比超过预设阈值，以及所述潜在违章车辆处于静止状态，则将所述潜在违章车辆确定为目标违章车辆，并将所述目标违章车辆相对应的违章证据包发送至交通管理系统，以完成道路交通安全违章行为的取证。

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