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龙图腾网恭喜广州亿胜鑫网络科技有限公司申请的专利一种基于人工智能的危险驾驶行为安全识别及保护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：CN117475391B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202311349074.1，技术领域涉及：G06V20/56；该发明授权一种基于人工智能的危险驾驶行为安全识别及保护系统是由肖捷设计研发完成，并于2023-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的危险驾驶行为安全识别及保护系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于人工智能的危险驾驶行为安全识别及保护系统,包括行驶采集模块、图像采集模块、识别模块和保护模块；其中，行驶采集模块用于获取车辆行驶数据；图像采集模块设置在车辆前方，用于采集车辆前方的路况图像数据；识别模块用于根据获取的路况图像数据进行并线行驶分析，得到车辆的并线行驶数据；以及用于根据车辆行驶数据进行车速分析，当车速分析结果超过标准范围时，则进一步根据并线行驶数据进行安全行驶分析，得到安全行驶分析结果；保护模块根据得到的安全行驶分析结果做出相应的提醒或车辆制动控制。本发明有助于有效识别和保护危险驾驶行为，降低交通事故的发生率，保障司机和乘客的生命安全。

本发明授权一种基于人工智能的危险驾驶行为安全识别及保护系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的危险驾驶行为安全识别及保护系统，其特征在于，包括行驶采集模块、图像采集模块、识别模块和保护模块；其中，行驶采集模块用于获取车辆行驶数据，并将获取的车辆行驶数据传输到识别模块，其中车辆行驶数据包括实时车速；图像采集模块设置在车辆前方，用于采集车辆前方的路况图像数据，并将采集到的路况图像数据传输到识别模块；识别模块用于根据获取的路况图像数据进行并线行驶分析，得到车辆的并线行驶数据；以及用于根据车辆行驶数据进行车速分析，当车速分析结果超过标准范围时，则进一步根据并线行驶数据进行安全行驶分析，得到安全行驶分析结果；保护模块根据得到的安全行驶分析结果做出相应的提醒或车辆制动控制；其中，识别模块包括车速识别单元、并线识别单元和安全分析单元；车速识别单元用于根据车辆行驶数据进行车速分析，将得到的车速数据与预设的标准车速进行比对，当车速超过预设的标准车速范围时，输出并线分析指令至并线识别单元，以使得并显示别单元开始进行并线行驶分析；并线识别单元根据获取的路况图像数据进行并线行驶分析，包括：根据获取的路况图像数据进行的车道边缘线提取；根据获取的车道边缘线获取车道边缘线与车身的夹角，得到当前车辆相对于道路的夹角；当夹角大于设定的阈值范围时，判断车辆发生并线，记录相应的时间节点和并线角度，得到相应的并线分析结果；安全分析单元用于根据获取的并线分析结果进一步进行安全行驶分析，得到安全行驶分析结果；其中，图像采集模块包括图像预处理单元；图像预处理单元用于对获取的路况图像数据进行预处理，将预处理后的路况图像数据进一步传输到识别模块进行处理；其中，图像预处理单元具体包括：基于获取的路况图像，将路况图像转换到Lab颜色空间，提取路况图像的亮度分量子图picL；根据提取的亮度分量子图picL，依次对亮度分量子图中各像素点进行遍历检测，获取图像中的局部刺激区域，其中采用的遍历检测函数为： 其中，Erg1x,y和Erg2x,y分别表示设定的一类像素点检测函数和二类像素点检测函数；当像素点x,y的亮度分量dLx,y符合aLx,yaLthr1且时，标记该像素点为一类像素点x,y∈θ1；其中aLthr1表示预设的第一亮度分量阈值，aLthr1∈[85,95]表示以像素点x,y为中心的邻域范围内所有邻域像素点的集合，表示集合中各像素点的平均亮度分量值，aLthr2表示预设的第二亮度分量阈值，aLthr2∈[40,60]；当像素点x,y的亮度分量aLx,y符合aLx,yaLthr1且时，标记该像素点为二类像素点x,y∈θ2；其中表示集合中各像素点的最小亮度分量值；aLthr3表示预设的第三亮度分量阈值，aLthr2∈[75,85]；当像素点x,y同时符合Erg1x,y和Erg2x,y时，则仅将像素点x,y标记为一类像素点x,y∈θ1；针对被标记的一类像素点x,y∈θ1进行亮度增强处理，其中采用的亮度增强处理函数为： s.t.x,y∈θ1式中，aL′x,y表示亮度增强后像素点x,y的亮度分量，表示集合中各像素点的最小亮度分量值；meLinLx,y2min表示连接像素点x,y和像素点i,j的线段所途经的各像素点包含像素点x,y和像素点i,j的平均亮度分量值，i,j表示集合中最小亮度分量值对应的像素点位置；NumLine表示连接像素点x,y和像素点i,j的线段所途经的像素点数量；在针对一类像素点进行亮度增强处理后，以增强处理后的亮度分量子图为基础，进一步对其中被标记的二类像素点x,y∈θ2进行亮度增强处理，其中采用的亮度增强处理函数为： s.t.x,y∈θ2式中，aL′x,y表示亮度增强后像素点x,y的亮度分量，表示集合中各非二类像素点中亮度分量值最大的3个像素点i1,j1、i2,j2、i3,j3的平均亮度分量值，i1,j1、i2,j2、i3,j3分别表示表示集合中的非二类像素点中亮度分量值最大、第二大和第三大的像素点；根据上述针对一类像素点和二类像素点的增强处理后，得到增强后的亮度分量子图picL′；根据增强后的亮度分量子图picL′进行颜色空间逆变换，将路况图像从Lab颜色空间重新转换到RGB颜色空间，得到预处理后的路况图像。

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