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龙图腾网恭喜青岛讯极科技有限公司申请的专利一种基于YOLOv5-GRU的道路护栏碰撞检测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：CN115691215B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-07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：202210855541.7，技术领域涉及：G08G1/16；该发明授权一种基于YOLOv5-GRU的道路护栏碰撞检测方法是由刘建;龚航设计研发完成，并于2022-07-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于YOLOv5-GRU的道路护栏碰撞检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于YOLOv5‑GRU的道路护栏碰撞检测方法，从视觉的角度出发，对道路监控相机的实时视频图像进行分析，结合基于深度学习的视频行为识别算法，判别机动车辆是否与道路护栏发生碰撞，并及时向有关部门发出报警信号。通过自动抓取到的车辆碰撞护栏前后的视频和照片为交通事故处理提供依据，并将现场碰撞照片、视频、时间、位置发送至系统，实现24小时全天候的无人监控、报警以及举证。

本发明授权一种基于YOLOv5-GRU的道路护栏碰撞检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于YOLOv5-GRU的道路护栏碰撞检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：设置警戒区域,在智能球机视频图像中确定道路护栏边界并将其标识为警戒区域，对过往的机动车进行越界侦测，设置警戒区域中，还需要在待检测区域安装智能球机和终端服务器，调整相机安装角度和高度，并设置相机分辨率、帧率、曝光率、入侵检测报警功能；S2：记录报警车辆中心点坐标和原始视频图像，当发现机动车驶入警戒区域时，自动触发相机入侵检测报警功能，相机开始抓拍触发时刻t的视频图像，将视频图像记录并返回触发时刻报警车辆边框的中心点坐标Px,y，以及触发时刻前后6秒的视频录像；S3：基于智能球机记录的车辆中心点坐标和原始视频图像，提取报警位置时序图像；S4：将已提取的报警位置时序图像，逐帧输入至卷积神经网络进行特征提取；S5：将步骤S4提取的特征向量序列X输入双向GRU网络层，学习特征向量序列时序特征，首先计算不同时刻Bi-GRU输出特征向量的权重系数，权重系数对不同时刻Bi-GRU输出特征向量进行加权求和，得到视频序列的特征y，最后通过Softmax分类器预测视频序列发生机动车碰撞护栏事件的概率Pre；S6：目标车辆特征提取与碰撞行为报警，当Pre＝0.8时，表明目标车辆与道路护栏发生了碰撞；当0.8pre＝0.5时，表明目标车辆与道路护栏疑似发生了碰撞，需进一步人工判断；当Pre0.5时，表明目标车辆并未与道路护栏发生碰撞。

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