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龙图腾网恭喜深圳市信息基础设施投资发展有限公司申请的专利一种车辆行驶轨迹计算还原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：CN119068673B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202411148515.6，技术领域涉及：G08G1/01；该发明授权一种车辆行驶轨迹计算还原方法是由蔡志敏;张帆;耿佳培;朱华;周益辉设计研发完成，并于2024-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种车辆行驶轨迹计算还原方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种车辆行驶轨迹计算还原方法，属于车辆行驶轨迹还原技术领域。解决了现有技术中传统的车辆行驶轨迹还原方法在进行交通路况分析时需要人工调用历史数据分析且分析数据量较大的问题；本发明通过道路侧普通摄像头，对道路上行驶的车辆进行多属性数据识别计算，得到行驶轨迹点数据；根据车辆行驶方向和行驶轨迹点数据，计算得到车头行驶角度，进行二维坐标系和真实世界坐标系的转换，得到车辆的行驶速度；将采集到的行驶轨迹点数据打包上传到数据库，最后对数据库某个时间段的车辆轨迹点数据进行曲线拟合处理，绘制还原后的车辆行驶轨迹。本发明有效提升了车辆行驶轨迹还原的精度和效率，可以应用于交通路况分析。

本发明授权一种车辆行驶轨迹计算还原方法在权利要求书中公布了：1.一种车辆行驶轨迹计算还原方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.接入道路侧普通摄像头，对行驶车辆进行多属性数据识别和采集，采用改进后的YOLOV8网络框架进行车辆检测，采用改进后的B-CNN网络模型进行车型和车辆颜色的分类，采用缩放因子对车辆图像进行倾斜矫正，使用卷积神经网络进行车牌图像提取，采用卷积神经网络对车牌图像进行车牌字符识别，得到车辆检测的输出结果；具体的：车辆检测的输出结果包括车辆位置坐标、车型分类、车辆颜色分类和车牌号码检测结果及其置信度；S2.采用DeepSort算法构建车辆跟踪模型，输入车辆检测的输出结果，输出目标车辆跟踪id；S3.在摄像头视频画面中的道路行驶区域上，设置车辆行驶检测区域，计算车辆中心点坐标，采用射线法根据车辆中心点坐标判断车辆是否在车辆行驶检测区域内，剔除行驶检测区域外的车辆；S4.根据车辆二维移动坐标点和时间差，计算得到车头行驶角度，再根据道路侧普通摄像头的参数，将车辆二维移动坐标点转化为真实世界坐标点，计算得到车辆的行驶速度；S5.将行驶轨迹点数据进行结构化打包处理成JSON报文即结构化数据，并将结构化数据发送并保存到远程服务器的数据库；具体的：行驶轨迹点数据包括时间、摄像头id编号、摄像头分辨率、车辆id编号、车辆位置坐标、车型、车头行驶角度、车辆行驶速度、车身颜色和车牌号码；S6.在数据库中选取行驶轨迹点数据，对目标车辆跟踪id相同的行驶轨迹点数据，取对应车辆在矩形检测框上的左上角坐标集合进行拟合，得到车辆行驶轨迹的拟合曲线函数；S7.选取某个摄像头的视频画面作为画布，将车辆行驶轨迹的拟合曲线绘制在画布上，标记显示车辆各个行驶轨迹点数据、车头行驶角度和行驶速度，得到还原后的车辆行驶轨迹；所述S4中，包括以下步骤：S41.根据车辆二维移动坐标点和时间差t，计算得到车头行驶角度angle；S42.根据道路侧普通摄像头的参数，将车辆二维移动坐标点转化为真实世界坐标点计算得到车辆的行驶速度；所述S41中，车辆二维移动坐标点包括车辆第一移动点坐标x1，y1、车辆第二移动点坐标x2，y2；车头行驶角度angle即车辆行驶方向和y轴负方向顺时针夹角；通过向量av1x，v1y表示y轴负方向，通过向量bv2x，v2y表示车辆行驶方向上的车辆前后移动点：若向量a的绝对值|a|或向量b的绝对值|b|等于0，则车头行驶角度angle为0，否则车头行驶角度angle表示为：angle＝180*acosab|a|*|b|3.1415926，其中，acos为反余弦函数，ab为向量a和向量b的叉积ab，若车辆第一移动点的横坐标x2小于车辆第二移动点的横坐标x1，则车头行驶角度angle表示为：angle＝360-angle；所述S42中，将车辆二维移动坐标点转化为真实世界坐标点，建立真实世界坐标系，根据车辆第一移动点坐标x1，y1和车辆第二移动点坐标x2，y2之间的时间差t、摄像头分辨率宽度camera_width、摄像头分辨率高度camera_height、摄像头安装高度h、摄像头俯视角alpha、水平视场角hFoV和垂直视场角vFoV，将图像中的车辆第一移动点坐标x1，y1转换为相对于图像中心的第一归一化坐标x1_normalized，y1_normalized，将图像中的车辆第二移动点坐标x2，y2转换为相对于图像中心的第二归一化坐标x2_normalized，y2_normalized；根据第一归一化坐标x1_normalized，y1_normalized和第二归一化坐标x2_normalized，y2_normalized，计算得到车辆第一移动点坐标x1，y1对应的第一真实世界坐标X1，Y1和车辆第二移动点坐标x2，y2对应的第二真实世界坐标X2，Y2；根据第一真实世界坐标X1，Y1、第二真实世界坐标X2，Y2和时间差t，计算得到行驶速度speed。

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