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龙图腾网恭喜深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司申请的专利一种基于无人机的危化品车辆高效识别与安全预警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：CN119091402B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411595000.0，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于无人机的危化品车辆高效识别与安全预警方法是由张晓春;贾磊;孟安鑫;刘星;李梦蝶;吴成龙;安茹;刘梦杨;李鋆元设计研发完成，并于2024-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于无人机的危化品车辆高效识别与安全预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于无人机的危化品车辆高效识别与安全预警方法，属于交通监测和安全预警技术领域。解决了现有技术中传统的交通路况监测方法未涉及针对危化品车辆的快速智能识别和安全预警的问题；本发明采集道路行驶的车辆图像生成图像矩阵，构建数据集，将数据集输入到三种模型中进行训练，得到训练完毕的三种模型；根据交并比优化方法，更新优化训练完毕的三种模型，得到最终的最优模型，输出危化品车辆的行驶状态；通过引入参数对预测危化品车辆的行驶状态进行更新，得到更新后的危化品车辆的行驶状态，根据设定的距离安全阈值，得到危化品车辆的预警结果。本发明实现了针对交通路况中危化品车辆的识别和安全预警，可以应用于交通安全预警。

本发明授权一种基于无人机的危化品车辆高效识别与安全预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于无人机的危化品车辆高效识别与安全预警方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.采集道路行驶的车辆图像生成图像矩阵，对其进行图像质量增强，得到新的图像矩阵；S2.对新的图像矩阵中的图像等分并进行图像像素更新，得到像素更新后的图像；S3.根据像素更新后的图像，构建数据集，将数据集输入到建立的基础模型、辅助模型和强化模型中进行训练，融合四种模型的损失函数，得到融合后的损失函数，对四种模型进行训练，得到训练完毕的四种模型；S4.根据交并比优化方法，对训练完毕的四种模型进行训练，将训练后总体损失函数最小的模型作为最优模型，通过筛选最优模型的准确率，得到最终的最优模型，输出危化品车辆的行驶状态；具体的：危化品车辆的行驶状态包括危化品车辆的位置和速度；S5.根据输出的危化品车辆的行驶状态，预测危化品车辆的行驶状态，通过引入参数对其进行更新，得到更新后的危化品车辆的行驶状态，根据更新后的危化品车辆位置与标记地点之间的距离和设定的距离安全阈值，得到危化品车辆的预警结果；所述S5中，具体包括以下步骤：S51.根据输出的危化品车辆的行驶状态，对危化品车辆进行定位，建立二维坐标系，计算得到危化品车辆在x轴方向和y轴方向的速度，构建车辆初始状态矩阵；S52.构建车辆状态转移矩阵，得到的预测的t1时刻的危化品车辆的行驶状态，通过引入参数对其进行更新，得到更新后的t1时刻的危化品车辆的行驶状态；S53.通过分析更新后的t1时刻的危化品车辆的行驶状态，根据更新后的t1时刻的危化品车辆位置与标记地点之间的距离和设定的距离安全阈值，得到危化品车辆的预警结果；所述S51中，以无人机垂直投在地面的点为坐标原点，以正东方向为x轴方向，以正北方向为y轴方向，构建二维坐标系，m1时刻危化品车辆的位置为POTm1＝[cxm1,cym1]，m2时刻的位置为POTm2＝[cxm2,cym2]，基于m1时刻和m2时刻危化品车辆的位置关系，得到危化品车辆的速度cv；危化品车辆的速度cv表示为： 危化品车辆行驶方向与x轴方向夹角为θ，则危化品车辆在x轴方向的速度为cvx，cvx＝cv·cosθ，危化品车辆在y轴方向的速度为cvy，cvy＝cv·sinθ，计算得到无人机第一次识别到的危化品车辆的位置为POT0＝[cx0,cy0]，危化品车辆在x轴方向和y轴方向的速度分别为cvx0和cvy0，在此基础上，构建车辆初始状态矩阵cs0＝[cx0cy0cvx0cvy0]；所述S52中，车辆状态转移矩阵表示为Z，其中，Δt表示上一个时间到下一个时间之间的时间差，对计算得到的预测的t1时刻的危化品车辆的行驶状态引入过程噪声协方差Q、观测矩阵H、观测噪声协方差矩阵R和初始协方差矩阵CP0，得到更新后的t1时刻的危化品车辆的行驶状态预测的t1时刻的危化品车辆的行驶状态表示为：cst1＝Z·cs0＝[cxt1cyt1cvxt1cvyt1]其中，cxt1为t1时刻危化品车辆的位置的横坐标，cyt1为t1时刻危化品车辆的位置的纵坐标，cvxt1为t1时刻危化品车辆在x轴方向的速度，cvyt1为危化品车辆在y轴方向的速度；对预测的t1时刻的危化品车辆的行驶状态进行误差协方差预测EPpred；误差协方差预测EPpred表示为：EPpred＝Z·CP0·ZT+Q对误差协方差预测EPpred引入增益值ZY；增益值ZY表示为：ZY＝EPpred·HT·H·EPpred·HT+R-1其中，T为矩阵转置；更新后的t1时刻的危化品车辆的行驶状态表示为： 其中，为更新后的危化品车辆的位置的横坐标，为更新后的危化品车辆的位置的纵坐标，为危化品车辆在x轴方向的速度，为危化品车辆在y轴方向的速度；所述S54中，获取标记地点的坐标POTzs＝[cxzs,cyzs]，计算得到更新后的t1时刻危化品车辆的位置与标记地点之间的距离Dist1；更新后的t1时刻危化品车辆的位置与标记地点之间的距离Dist1表示为： 其中，cxzs为标记地点的横坐标，cyzs为标记地点的纵坐标；设置距离安全阈值Distr，当Dist1＞Distr时，表明t1时刻危化品车辆的位置与标记地点之间的距离，满足安全要求，当Dist1≤Distr时，表明t1时刻危化品车辆的位置与标记地点之间的距离，不满足安全要求，需要进行危化品车辆的预警，得到危化品车辆的预警结果。

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