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龙图腾网获悉长春工业大学申请的专利一种基于质心跟踪和Yolov5的车辆逆行检测算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：CN116453072B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202310424328.5，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于质心跟踪和Yolov5的车辆逆行检测算法是由侯阿临;徐民俊;孙佳宇;操文;张俊鹏;炎梦雪;任子航;刘丽伟;李秀华;梁超;杨冬设计研发完成，并于2023-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于质心跟踪和Yolov5的车辆逆行检测算法在说明书摘要公布了：本发明所解决的技术问题是车辆逆行检测中漏检、误判率高以及受外界影响大的问题，提出一种基于质心跟踪和Yolov5的车辆逆行检测算法。本发明在Yolov5的基础上，引入了ShuffleAttention注意力机制模块，同时使用空间和通道注意力机制，提升了检测的性能，并且考虑到期望回归之间的向量角度，采取了SIoU损失函数，有效降低了车辆的漏检、误判率。再结合质心跟踪算法实现对车辆逆行的检测。本发明在车辆逆行检测中可以有效解决受外界影响大以及漏检率高造成的影响。

本发明授权一种基于质心跟踪和Yolov5的车辆逆行检测算法在权利要求书中公布了：1.一种基于质心跟踪和改进Yolov5的监控下车辆逆行检测算法，其特征在于，包括以下步骤： Step1：将监控视频帧输入经改进并训练的Yolov5目标检测模型，其中，在Yolov5网络结构的Head部分添加第24层ShuffleAttention轻量级注意力机制模块，使视频帧中提取出的特征图分别通过空间注意力机制和通道注意力机制进行特征计算，并将两种注意力机制的结果进行Concat处理后采用channelshuffle对通道进行重组，以得到用于检测的增强特征，在所述Yolov5目标检测模型的边界框回归中采用SIoU损失函数，所述SIoU损失函数由Angle代价、Distance代价、Shape代价与IoU代价构成并按α＝1加权，由所述改进的Yolov5目标检测模型输出车辆预测框； Step2：将每一所述车辆预测框的中心点作为对应车辆在当前帧的质心，采用以欧氏距离为匹配准则的质心跟踪算法进行跨帧关联，其中，对新一帧质心与上一帧已登记质心构成距离矩阵，选取距离最小且小于阈值的配对进行更新，未配对质心注册为新对象并分配唯一ID，超过预设帧数未匹配的ID注销； Step3：在识别到车辆质心后，计算该车辆在连续帧中质心的高度变化，记录质心坐标的纵轴数值变化；对于每个被追踪的车辆，计算其在前一帧中的质心高度H1，并与对应的唯一ID一起保存在文件1中，计算后一帧中的质心高度H2，并与对应的ID一起保存在文件2中，在车辆移动时在每个连续帧中持续更新所述H1和H2，通过比较H1与H2的大小预测车辆是向着监控还是背离监控移动；当摄像头为右车道的抬头监控且车辆驶向摄像头为正常行驶方向时，若H2＞H1，说明后一帧的质心高于前一帧，为背离监控行驶，则识别该车辆为逆行并输出逆行告警。

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