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龙图腾网获悉重庆对外经贸学院申请的专利车载交通事故快速判定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：CN119693400B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202411848655.4，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权车载交通事故快速判定系统是由曹洪;李川;唐士;胡蓉;杨军设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本车载交通事故快速判定系统在说明书摘要公布了：本发明公开了车载交通事故快速判定系统，涉及交通管理技术领域，构建模块，用于确定车辆信息，基于传感器实时采集车辆的行驶环境信息，基于行驶环境信息进行信息融合实时构建环境模型；判断模块，与构建模块连接，用于基于机器学习对环境模型进行判断是否有事故发生，存在事故发生的情况时得到事故信息；判定模块，与判断模块连接，用于根据事故信息进行理赔流程完成事故判定。本发明通过云服务器将对比结果的区别信息下发至对应位置的图像配置云，通过图像配置云将对应的色块进行改变，完成对色块的更新，进而得到更新的固定模型，能够更好的对环境信息进行快速的构建和更新，便于后续对车辆事故进行分析和判定。

本发明授权车载交通事故快速判定系统在权利要求书中公布了：1.车载交通事故快速判定系统，其特征在于，包括： 构建模块，用于确定车辆信息，基于传感器实时采集车辆的行驶环境信息，基于行驶环境信息进行信息融合实时构建环境模型； 判断模块，与构建模块连接，用于基于机器学习对环境模型进行判断是否有事故发生，存在事故发生的情况时得到事故信息； 判定模块，与判断模块连接，用于根据事故信息进行理赔流程完成事故判定； 所述构建模块包括： 采集单元，用于确定车辆类型信息与车辆身份信息作为车辆信息； 行驶信息采集单元，用于通过车辆内置的传感器实时采集车辆的行驶环境信息，其中，行驶环境信息包括车辆周围环境信息与车辆自身行驶参数信息； 模型构建单元，用于将行驶环境信息进行信息融合实时构建环境模型，将环境模型与对应的车辆信息进行信息绑定； 所述模型构建单元包括： 信息确定单元，用于确定行驶管辖范围，采集行驶管辖范围内的固定环境信息，基于固定环境信息构建得到固定模型； 更新单元，用于对固定模型进行标点得到固定模型点位，基于固定模型点位将车辆周围环境信息对固定模型进行更新得到更新模型； 融合单元，用于将按照车辆自身行驶参数信息的构建车辆模型，将车辆模型构建在更新模型中完成行驶环境信息的融合得到环境模型，将环境模型与对应的车辆信息进行信息绑定； 所述更新单元包括： 划分单元，用于在固定模型中进行范围划分得到多个管理范围，在多个管理范围中均进行标点作为范围点，将多个管理范围中的范围点均配置云服务器，将多个管理范围中的云服务器之间进行通信连接； 设置单元，用于分别获取多个管理范围内的环境主体数量以及环境主体对应的图像，在固定模型中的环境主体中均设置更新点，将更新点与所在管理范围内的范围点对应的云服务器之间进行连接； 管理单元，用于将固定模型中更新点与范围点对应的云服务器连接之后的管理范围作为固定模型点位； 模型更新单元，用于将车辆周围环境信息中的图像进行提取得到多个当前环境主体对应的图像，将多个当前环境主体对应的图像与对应的固定模型中环境主体对应的图像进行对比得到对比结果，将不满足预设条件的对比结果对应的当前环境主体对应的图像对固定模型进行更新得到更新模型； 所述设置单元包括： 范围划分单元，用于提取环境主体对应的图像的边缘线，基于边缘线限定环境主体对应图像的图像框架，将环境主体对应的图像进行划分得到多个色块，将每个色块均对应一个图像配置云； 图像配置单元，用于单个环境主体的多个色块以及色块对应的图像配置云作为单个更新点； 连接单元，用于将更新点与所在管理范围内的范围点对应的云服务器之间进行连接； 所述判断模块包括： 训练单元，用于采集历史事故信息，其中，历史事故信息包括历史行驶环境信息与历史事故信息，通过历史事故信息对深度学习模型进行训练得到训练好的学习模型； 判定单元，用于将训练好的学习模型与环境模型进行绑定，将环境模型中的行驶环境信息输入到训练好的学习模型中输出得到当前车辆的事故信息； 所述判定模块包括： 流程设置单元，用于设置理赔流程库，根据当前车辆的事故信息选取对应的理赔流程； 判定申请单元，用于按照理赔流程对事故信息进行申请判定，并将事故信息与理赔流程对应车辆信息进行储存； 所述流程设置单元包括： 数据库设置单元，用于设置理赔流程和对应的事故信息作为理赔流程库，其中，理赔流程包括责任方理赔流程与非责任方理赔流程； 选取单元，用于根据当前车辆的事故信息选取对应的理赔流程。

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