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龙图腾网获悉以萨技术股份有限公司;青岛以萨数据技术有限公司申请的专利车辆行为确定方法、装置及电子设备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：CN116189445B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202310220149.X，技术领域涉及：G08G1/017；该发明授权车辆行为确定方法、装置及电子设备是由刘圭圭;李凡平;石柱国设计研发完成，并于2023-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本车辆行为确定方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种车辆行为确定方法、装置及电子设备。其中，该方法包括：依据多个目标连续帧图片，确定行人的移动方向，以及目标车辆是否始终位于目标人行横道同一侧的第一确定结果；在第一确定结果为目标车辆不始终位于目标人行横道同一侧的情况下，分别确定行人对应的二维坐标，以及目标车辆对应的二维坐标；依据移动方向，以及目标图片中行人对应的y坐标与目标车辆对应的y坐标，得到目标车辆与行人是否存在冲突的第二确定结果；在第二确定结果为目标车辆与行人存在冲突的情况下，确定目标车辆为未礼让行人的车辆。本发明解决了相关技术中确定车辆是否未礼让行人的行为时，存在的确定出来的结果不准确的技术问题。

本发明授权车辆行为确定方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种车辆行为确定方法，其特征在于，包括： 依据多个目标连续帧图片，确定行人的移动方向，以及目标车辆是否始终位于目标人行横道同一侧的第一确定结果，其中，所述多个目标连续帧图片中均设置有目标二维坐标系； 在所述第一确定结果为所述目标车辆不始终位于所述目标人行横道同一侧的情况下，分别确定所述多个目标连续帧图片中所述行人对应的二维坐标，以及所述多个目标连续帧图片中所述目标车辆对应的二维坐标； 依据所述移动方向，以及目标图片中所述行人对应的y坐标与所述目标车辆对应的y坐标，得到所述目标车辆与所述行人是否存在冲突的第二确定结果，其中，所述目标图片为所述多个目标连续帧图片中，所述行人对应的x坐标与所述目标车辆对应的x坐标的差值小于预定阈值的图片； 在所述第二确定结果为所述目标车辆与所述行人存在冲突的情况下，确定所述目标车辆为未礼让行人的车辆； 其中，所述依据所述移动方向，以及目标图片中，所述行人对应的y坐标与所述目标车辆对应的y坐标，得到所述目标车辆与所述行人是否存在冲突的第二确定结果，包括：分别确定所述多个目标连续帧图片中，所述行人对应的y坐标与所述目标车辆对应的y坐标的坐标差值；从与所述多个目标连续帧图片分别对应的坐标差值中确定出最小差值；在所述最小差值小于或等于目标差值的情况下，依据所述移动方向，以及所述目标图片中，所述行人对应的y坐标与所述目标车辆对应的y坐标，得到所述目标车辆与所述行人是否存在冲突的所述第二确定结果； 其中，所述在所述最小差值小于或等于目标差值的情况下，依据所述移动方向，以及所述目标图片中，所述行人对应的y坐标与所述目标车辆对应的y坐标，得到所述目标车辆与所述行人是否存在冲突的所述第二确定结果之前，还包括：确定与所述目标车辆对应的目标特征信息以及与所述目标车辆对应的目标类型信息；依据与所述目标车辆对应的目标特征信息以及与所述目标车辆对应的目标类型信息，确定所述目标差值； 其中，所述确定与所述目标车辆对应的目标特征信息以及与所述目标车辆对应的目标类型信息，包括：依据目标检测算法，确定初始帧图片中与多个车辆分别对应的车辆位置信息，其中，所述初始帧图片为所述多个目标连续帧图片中的拍摄时间最早的一个图片；依据所述初始帧图片、与多个车辆分别对应的车辆位置信息以及车牌号确定模型，确定与所述多个车辆分别对应的车牌号，并依据所述初始帧图片、与多个车辆分别对应的车辆位置信息以及车辆特征确定模型，确定与所述多个车辆分别对应的特征信息，并依据所述初始帧图片、与多个车辆分别对应的车辆位置信息以及目标分类算法，确定与所述多个车辆分别对应的类型信息，其中，所述车牌号确定模型依据第一样本数据训练初始卷积循环神经网络模型得到，所述车辆特征确定模型依据第二样本数据训练初始行人重识别模型得到；在与所述多个车辆分别对应的车牌号中包括目标车牌号的情况下，从与所述多个车辆分别对应的特征信息中确定出与目标车辆对应的目标特征信息，以及从与所述多个车辆分别对应的类型信息中确定出与所述目标车辆对应的目标类型信息，其中，所述目标车辆为所述多个车辆中，与所述目标车牌号对应的车辆。

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