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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利车辆行驶安全预警方法及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：CN114898328B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202210298737.0，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权车辆行驶安全预警方法及系统是由孙锬锋;汤历欧;李世杰;王若辰;许可设计研发完成，并于2022-03-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本车辆行驶安全预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种车辆行驶安全预警方法及系统，包括：步骤S1：获取相邻两帧图像作为模型输入，对图像进行拉伸，符合相机参数；步骤S2：使用修改后的FastFlowNet光流预测神经网络模型，以相邻两帧图像为输入，输出光流矢量矩阵；步骤S3：使用MegaDepth神经网络模型，以相邻两帧图像为输入，输出深度矩阵，作为后续步骤中特征融合模块的输入；步骤S4：对步骤S2和步骤S3的结果进行特征融合；步骤S5：对步骤S4的结果，取三部分大小相同的子矩阵；步骤S6：对获得的每相邻两帧摄像图像，输出预测的速度；步骤S7：根据步骤S6的预测结果输出预警信息。本发明能够提供低成本的、独立于车辆传感器的车辆数据、路况数据或障碍物类型的分析。

本发明授权车辆行驶安全预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种车辆行驶安全预警方法，其特征在于，包括： 步骤S1：通过车载摄像头或行车记录仪获取相邻两帧图像作为后续应用的模型输入，对图像进行拉伸，以符合相机参数； 步骤S2：使用修改后的FastFlowNet光流预测神经网络模型，以相邻两帧图像为输入，输出光流矢量矩阵，其中各矢量指示像素点的光照条件变化，作为后续步骤中特征融合模块的输入； 步骤S3：使用MegaDepth神经网络模型，以相邻两帧图像为输入，输出深度矩阵，作为后续步骤中特征融合模块的输入，在计算设备允许的条件下，该步骤S3能够和步骤S2同步运行； 步骤S4：对步骤S2和步骤S3的结果进行特征融合； 步骤S5：对步骤S4的结果，即特征矩阵F的子矩阵，具体为：取三部分200×60的二维矩阵，取这三部分大小相同的子矩阵，合并后作为后续步骤中实时精准速度预测神经网络的输入； 步骤S6：使用设计的速度预测神经网络进行运算，对获得的每相邻两帧摄像图像，输出预测的速度； 步骤S7：根据步骤S6的预测结果输出预警信息，若符合危险驾驶模式，则输出警告； 所述步骤S2中FastFlowNet光流预测神经网络模型的设计如下： 步骤S2.1：头部增强池化金字塔：FastFlowNet模型使用头部增强池化金字塔进行特征提取，其将层数较高的特征金字塔与层数较低的池化金字塔进行融合，以结合二者优势；同时，高层金字塔上再添加一个卷积层，通过计算成本强化金字塔特征； 步骤S2.2：中心密集扩张卷积层CenterDenseDilatedCorrelation,CDDC：不同于传统的卷积层构造，模型采用中心密集扩张卷积层，在图像中心部分进行密集采样，同时在大运动区域中对网格点进行下采样，在保持模型认知半径的前提下有效减小计算量；在进行立体匹配时，模型的代价容积CostVolume函数构造如下： 其中，clx,d表示代价容积CostVolume函数；l表示特征金字塔的第l层；x表示从图像的左下角指向像素点的矢量；d表示从图像中心指向像素点的矢量；表示图像的特征函数；表示经翘曲的图像的特征函数；N表示作为模型输入的特征的维数；r表示卷积的搜索半径； 步骤S2.3：聚合块解码器：通过CDDC构建的紧凑的代价容积将解码器的最大特征通道从128个减少到96个；将三个96通道卷积改为组卷积，每个解码器网络包含三个组数为3的聚合块； 将步骤S2和步骤S3的矩阵，即光流矢量矩阵OFi,j和相对深度矩阵Di,j输入三层卷积核大小为3×3的卷积层，对获得的结果OF′和D′，再进行特征融合计算，特征融合计算的全过程的表达式如下： 其中，i表示像素点的横坐标；j表示像素点的纵坐标；F′0,i,j表示融合特征矩阵中指示垂直方向运动的维度；F′1,i,j表示融合特征矩阵中指示水平方向运动的维度；OF′1,i,j表示经过卷积层计算的修改过的光流特征矩阵；D′i,j表示经过卷积层计算的修改过的深度特征矩阵； 对获得的结果，再输入三层卷积核大小为3×3的反卷积层，获得特征矩阵Fi,j，作为预测模型的输入； 所述步骤S6包括：将前述步骤的输出图像输入预训练的卷积神经网络进行预测；速度预测模块网络输入为步骤S5的结果，即3×200×66的矩阵；速度预测模块网络包含归一化层1层，卷积核大小为5×5，步长为2的卷积层3层，卷积核大小为3×3的卷积层3层，以及全连接层4层。

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