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龙图腾网获悉中南民族大学申请的专利不良环境下车辆安全行驶预警方法、装置、介质和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：CN116142186B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310029409.5，技术领域涉及：B60W30/14；该发明授权不良环境下车辆安全行驶预警方法、装置、介质和设备是由胡万欣;闫章存;侯乐航设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本不良环境下车辆安全行驶预警方法、装置、介质和设备在说明书摘要公布了：本发明公开了不良环境下车辆安全行驶预警方法、装置、介质和设备，方法包括以下步骤：通过目标车辆的车载设备获取实时环境图像和实时行驶数据；调用预训练的天气分类模型，生成目标道路的当前天气类型；生成当前路面摩擦系数和当前能见度；根据当前路面摩擦系数、当前能见度以及实时行驶数据生成最优安全限速；根据最优安全限速生成安全行驶预警方案。本发明可以根据目标道路的实时环境图像生成当前路面摩擦系数和当前能见度，并根据上述数据以及目标车辆的实时行驶数据计算生成最优安全限速，再根据最优安全限速生成目标车辆的当前安全行驶预警方案，无需依赖区域气象信息的更新频率和更新范围，从而高效辅助驾驶员在不良环境下安全驾驶。

本发明授权不良环境下车辆安全行驶预警方法、装置、介质和设备在权利要求书中公布了：1.一种不良环境下车辆安全行驶预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过目标车辆的车载设备获取目标道路的实时环境图像和实时行驶数据； 调用预训练的天气分类模型，并基于所述实时环境图像生成所述目标道路的当前天气类型； 天气分类模型包括雨天判断模型和雾天判断模型，所述雨天判断模型用于判断天气类型是否为雨天并包括以下子步骤：利用计算机视觉算法Darknet卷积神经网络训练，针对不同天气情况、不同路况收集的数据，再利用LabelImage将采集图片分为晴天、小雨、中雨、大雨、暴雨五类，其中80％的数据建立为训练集，20％的数据建立为验证集，采用Darknet网络训练对数据进行训练，并将训练好的权重文件和网络植入Yolov4视觉模型中，从而训练雨天判断模型； 雾天判断模型基于HSV特征的进行雾天分类，当采集的环境图像为视频时，则将视频分解为图片，而后根据每张图片的色彩信息不同，提取出不同的H、S、V分量，每个像素点均由H、S、V三个分量构成，通过遍历该图像每个像素，得到特征分量总和后代入到计算公式 中计算得到，和,再根据计算公式 中的判断条件，判断是否满足大雾判定条件，满足则为大雾，否则判定是否满足无雾判定条件，满足则为非雾天，否则判定是否满足小雾判定条件，满足则为小雾，否则为大雾； 根据所述当前天气类型生成目标道路的当前路面摩擦系数和当前能见度； 根据所述当前路面摩擦系数、所述当前能见度以及所述实时行驶数据生成所述目标车辆的最优安全限速； 根据所述最优安全限速生成目标车辆在目标道路的安全行驶预警方案。

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