吉林大学席建锋获国家专利权
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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于无人机识别车辆轨迹的湿滑道路风险评估方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:CN121564593B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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:202610087490.6,技术领域涉及:G06V20/17;该发明授权一种基于无人机识别车辆轨迹的湿滑道路风险评估方法是由席建锋;张昊;郑黎黎;丁同强;董宇;王海涛;张铁民;郝大磊;吕白冰;成琳;赵洋岚;马清秋;康鸿赟设计研发完成,并于2026-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于无人机识别车辆轨迹的湿滑道路风险评估方法在说明书摘要公布了:本发明属于风险预测领域,涉及一种基于无人机识别车辆轨迹的湿滑道路风险评估方法,该方法采用了高分辨率无人机搭载云台的方式,提取危险路段的车辆行驶轨迹的视频数据,将其映射得到车辆地面轨迹序列,并根据参考轨迹曲线计算正常样本与湿滑道路的参数指标,将湿滑道路与正常样本对比输出分布差异;基于气象系数对湿滑道路下的阈上指标自适应调节,并计算加权阈上比例及超过正常天气95%分位数的持续时间;评判邻接一致度与段内空间连贯度,最终形成段级风险分数与风险等级。显著提高了风险预警的准确性、实时性和可解释性,有效降低了因环境误判或设备误差引发的误报率。
本发明授权一种基于无人机识别车辆轨迹的湿滑道路风险评估方法在权利要求书中公布了:1.一种基于无人机识别车辆轨迹的湿滑道路风险评估方法,其特征在于,该方法包括以下步骤: 步骤S1.利用无人机采集数据信息,输出原始视频帧与飞控日志,将气象数据时间序列插值到帧时刻,形成统一的“帧—姿态—气象”时间轴,生成一次性采集数据; 步骤S2.进行相机标定与地面映射,构建至少一种像素→地面映射模型; 步骤S3.对无人机视频中的车辆进行检测与时序跟踪,基于像素→地面映射模型将其从像素坐标转换为地面坐标,输出车辆地面轨迹序列; 步骤S4.正常天气下,根据参考轨迹曲线计算正常样本的参数指标,包括横向偏移、航向误差、角速度波动、速度—方向耦合指数,并基于获取的数据计算轨迹振荡频率,估计路面附着系数与动态稳定边界,计算轨迹曲率异常指数、横摆-侧滑耦合度,所有数据归一化后输出,以此构建正常天气分布库; 步骤S5.根据步骤S3获取的多车轨迹及参考轨迹曲线,输出湿滑道路下能够与正常天气分布库直接对比的标准化指标,同时生成阈上指标; 步骤S6.将步骤S5输出的标准化指标与步骤S4的正常天气分布库进行对比,输出分布差异;基于气象系数对湿滑道路下的阈上指标自适应调节,并计算加权阈上比例及超过正常天气95%分位数的持续时间;评判邻接一致度与段内空间连贯度,最终形成段级风险分数与风险等级。
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