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广州市易视达电子科技有限公司陈达相获国家专利权

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龙图腾网获悉广州市易视达电子科技有限公司申请的专利一种车载监控系统的数据处理方法、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:CN119540884B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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:202411569038.0,技术领域涉及:G06V20/54;该发明授权一种车载监控系统的数据处理方法、系统是由陈达相设计研发完成,并于2024-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

一种车载监控系统的数据处理方法、系统在说明书摘要公布了:本发明公开了一种车载监控系统的数据处理方法、系统,所述车载监控系统包括多个行车记录仪和多个边缘计算终端;一个所述行车记录仪能够与多个边缘计算终端通讯交互;所述边缘计算终端用于实现所述数据处理方法。所述数据处理方法包括如下步骤:获取行车记录仪上传的待检测视频数据;从所述待检测视频数据中,识别第一目标对象,生成第一目标对象的检测框;其中,所述第一目标对象为机动车;采用多目标追踪算法对第一目标对象进行追踪;从所述待检测视频数据中,提取车道信息;基于所述车道信息,对第一目标对象进行违规驾驶行为的检测。

本发明授权一种车载监控系统的数据处理方法、系统在权利要求书中公布了:1.一种车载监控系统的数据处理方法,其特征在于,所述车载监控系统包括多个行车记录仪和多个边缘计算终端;一个所述行车记录仪能够与多个边缘计算终端通讯交互;所述边缘计算终端用于实现所述数据处理方法,所述数据处理方法包括如下步骤: 获取行车记录仪上传的待检测视频数据; 从所述待检测视频数据中,识别第一目标对象,生成第一目标对象的检测框;其中,所述第一目标对象为机动车; 采用多目标追踪算法对第一目标对象进行追踪; 从所述待检测视频数据中,提取车道信息; 基于所述车道信息,对第一目标对象进行违规驾驶行为的检测; 使用深度学习算法,YOLO或SSD,对视频流进行实时分析,以识别待检测视频数据中的第一目标对象和第二目标对象,并分别生成对应的第一目标检测框和第二目标检测框; 使用DeepSORT多目标跟踪算法分别对第一目标对象和第二目标对象进行追踪,其在原有的Sort算法的目标追踪基础上增加DeepAssociationMetric和外观图像信息以解决较长时间内对被遮挡目标的跟踪; 轨迹预测模型采用卡尔曼滤波器,当检测到目标对象后,通过卡尔曼滤波器预测物体的轨迹,再使用匈牙利算法将预测帧的轨迹数据与当前帧的轨迹detections组合匹配,然后进行卡尔曼滤波器的更新,DeepSORT算法将YOLO算法得到的目标检测框与之前预测得到的目标跟踪框的交互比作为组合传入匈牙利算法中,利用线性分配来关联各帧的ID,还可以在帧间匹配计算的过程中加入目标的外观和位置信息,以实现目标物体被遮挡但之后又出现情况下的正确匹配,减少了目标ID的频繁跳动,完成持续跟踪的目的; 识别待检测视频数据中的第一目标对象和第二目标对象,分别生成对应的第一目标检测框和第二目标检测框;其中,所述第一目标对象为机动车,所述第二目标对象为非机动车; 采用多目标追踪算法分别对第一目标对象和第二目标对象进行追踪; 采用轨迹预测模型分别预测第一目标对象和第二目标对象的轨迹,得到第一预测轨迹和第二预测轨迹; 计算多个第一预测轨迹之间、所述第一预测轨迹和第二预测轨迹之间是否存在事故冲突点; 当存在事故冲突点时,生成道路事故预警信息; 基于道路事故预警信息,指令相应的行车记录仪拍摄潜在事故视频数据; 将道路事故预警信息、待检测视频数据和潜在事故视频数据,发送至目标设备; 对第一目标对象进行违规驾驶行为的检测,具体包括机动车实线变道违规检测步骤: 基于第一目标对象的检测框,生成左拟合点和右拟合点;所述左拟合点和右拟合点用于表示第一目标对象在视频数据中的位置; 基于第一目标对象的左拟合点和右拟合点,以及所述车道信息,将机动车的左拟合点和右拟合点与检测到的车道线进行比较,若机动车的检测框在连续的视频帧中从一侧车道线移动到另一侧车道线,且跨越了实线,则可以判断为实线变道; 对第一目标对象进行违规驾驶行为的检测,具体包括机动车逆行检测步骤: 识别所述车道信息中的右行车道; 识别检测框位于右行车道中的第一目标对象; 识别第一目标对象的车头,以判断所述第一目标对象是否存在逆行的违规行为。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人广州市易视达电子科技有限公司,其通讯地址为:510080 广东省广州市白云区太和镇永兴东二横路10号D栋二楼;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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