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龍圖騰網(wǎng)恭喜深圳市凌晨知識產(chǎn)權運營有限公司申請的專利一種房車拖掛狀態(tài)檢測方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN113805251B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-03-21發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202110984159.1，技術領域涉及：G01V11/00；該發(fā)明授權一種房車拖掛狀態(tài)檢測方法是由馮豐設計研發(fā)完成，并于2021-08-25向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本一種房車拖掛狀態(tài)檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種房車拖掛狀態(tài)檢測方法，包括：在車輛向道閘行駛的通道的側部且距離道閘第一預設間距處設置第一檢測裝置，用于檢測當前車輛是獨立車輛還是帶有拖掛尾車；在車輛向道閘行駛的通道的地面或地下且距離道閘第二預設間距處設置第二檢測裝置，用于檢測當前車輛達到道閘停車時是否停車到位；當車輛行駛經(jīng)過第一檢測裝置時，設此時刻為T1，第一檢測裝置啟動連續(xù)檢測；當車輛行駛到達第二檢測裝置時，判定當前車輛停車到位，設此時刻為T2；若在T1到T2時刻之間，第一檢測裝置檢測到當前車輛與后方車輛之間存在完全空隙的情況，則判定當前車輛為獨立車輛；否則，判定當前車輛為頭車，并帶有拖掛尾車。

本發(fā)明授權一種房車拖掛狀態(tài)檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種房車拖掛狀態(tài)檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：在車輛向道閘行駛的通道的側部且距離所述道閘第一預設間距處設置第一檢測裝置，所述第一檢測裝置用于檢測當前車輛是獨立車輛還是帶有拖掛尾車；在車輛向道閘行駛的通道的地面或地下且距離所述道閘第二預設間距處設置第二檢測裝置，所述第二檢測裝置用于檢測當前車輛達到所述道閘停車時是否停車到位，所述第二預設間距小于所述第一預設間距；當車輛行駛經(jīng)過所述第一檢測裝置時，設此時刻為T1，所述第一檢測裝置啟動連續(xù)檢測；當車輛行駛到達所述第二檢測裝置時，判定當前車輛停車到位，設此時刻為T2；若在T1到T2時刻之間，所述第一檢測裝置檢測到當前車輛與后方車輛之間存在完全空隙的情況，則判定當前車輛為獨立車輛；若在T1到T2時刻之間，所述第一檢測裝置未檢測到當前車輛與后方車輛之間存在完全空隙的情況，則判定當前車輛為頭車，并帶有拖掛尾車；其中，作為頭車的普通轎車或SUV，車身長度為4m-6m，拖掛式房車的頭車與尾車之間的連接裝置長度為1m-1.5m；在道閘進出口處，車輛到達道閘停車時與道閘的距離在1.5m-2m之間，兩輛獨立的車輛排隊等待進出時，前后兩輛車之間保持一定間隙，記為L，L30cm；基于上述情況，所述第二檢測裝置與道閘之間的距離在1.5m-2m之間，即所述第二預設間距在1.5m-2m之間；所述第一檢測裝置與道閘之間的距離大于車身長度與所述第二預設間距之和，所述第一預設間距大于8.3m；所述第一檢測裝置距離地面的高度在30cm-60cm之間，涵蓋連接裝置所在范圍；所述第一檢測裝置和所述第二檢測裝置采用以下情況中的任意一種或多種：1所述第一檢測裝置包括設置在車輛向道閘行駛的通道的一側的攝像頭，以及設置在車輛向道閘行駛的通道的另一側的參照圖板，所述攝像頭與所述參照圖板相對設置；當兩者之間沒有障礙物時，所述攝像頭能夠捕獲所述參照圖板的完整圖像；當兩者之間存在障礙物時，所述攝像頭捕獲的所述參照圖板的圖像不完整；所述第二檢測裝置為地感線圈、激光探測器、毫米波雷達中的任意一種；所述檢測方法包括：當所述第二檢測裝置檢測到當前車輛停車到位后，判斷在T1到T2時刻之間，所述攝像頭連續(xù)捕獲的所述參照圖板的圖像中是否存在顯示完整的圖像；若所述攝像頭連續(xù)捕獲的所述參照圖板的圖像中存在顯示完整的圖像，則判定當前車輛為獨立車輛，后面有空隙；若所述攝像頭連續(xù)捕獲的所述參照圖板的圖像中不存在顯示完整的圖像，則判定當前車輛為頭車，并帶有拖掛尾車；2所述第一檢測裝置包括設置在車輛向道閘行駛的通道的一側的紅外發(fā)射裝置，以及設置在車輛向道閘行駛的通道的另一側的紅外接收裝置，所述紅外發(fā)射裝置與所述紅外接收裝置相對設置；當兩者之間沒有障礙物時，所述紅外接收裝置能夠接收到所述紅外發(fā)射裝置發(fā)射的全部光線；當兩者之間存在障礙物時，所述紅外發(fā)射裝置發(fā)射的部分光線被遮擋，所述紅外接收裝置只能接收到所述紅外發(fā)射裝置發(fā)射的部分光線；所述第二檢測裝置為地感線圈、激光探測器、毫米波雷達中的任意一種；所述檢測方法包括：當所述第二檢測裝置檢測到當前車輛停車到位后，判斷在T1到T2時刻之間，所述紅外接收裝置接收的光線是否存在完全未遮擋的情況；若所述紅外接收裝置接收的光線存在完全未遮擋的情況，則判定當前車輛為獨立車輛，后面有空隙；若所述紅外接收裝置接收的光線不存在完全未遮擋的情況，則判定當前車輛為頭車，并帶有拖掛尾車；其中，連接裝置在縱向截面的高度不低于2cm，紅外發(fā)射裝置發(fā)射出的光線中，相鄰兩條光線的間隔小于2cm；3所述第一檢測裝置包括設置在車輛向道閘行駛的通道的一側的激光發(fā)射裝置，以及設置在車輛向道閘行駛的通道的另一側的激光接收裝置，所述激光發(fā)射裝置與所述激光接收裝置相對設置；當兩者之間沒有障礙物時，所述激光接收裝置能夠接收到所述激光發(fā)射裝置發(fā)射的激光；當兩者之間存在障礙物時，所述激光發(fā)射裝置發(fā)射的激光被遮擋，所述激光接收裝置不能接收到所述激光發(fā)射裝置發(fā)射的激光；所述第二檢測裝置為地感線圈、激光探測器、毫米波雷達中的任意一種；所述檢測方法包括：當所述第二檢測裝置檢測到當前車輛停車到位后，判斷在T1到T2時刻之間，所述激光接收裝置是否存在能夠接收到激光的情況；若所述激光接收裝置存在能夠接收到激光的情況，則判定當前車輛為獨立車輛，后面有空隙；若所述激光接收裝置不存在能夠接收到激光的情況，則判定當前車輛為頭車，并帶有拖掛尾車；4所述第一檢測裝置設置在車輛向道閘行駛的通道的一側，所述第一檢測裝置包括探測雷達，所述探測雷達的縱向探測范圍至少覆蓋距離地面30cm-60cm的高度范圍，所述探測雷達為超聲波雷達或毫米波雷達；所述第二檢測裝置為地感線圈、激光探測器、毫米波雷達中的任意一種；所述檢測方法包括：當所述第二檢測裝置檢測到當前車輛停車到位后，判斷在T1到T2時刻之間，所述探測雷達在其縱向探測范圍內(nèi)探測到的目標距離是否存在縱向均大于或等于通道寬度的情況；若所述探測雷達在其縱向探測范圍內(nèi)探測到的目標距離存在縱向均大于或等于通道寬度的情況，則判定當前車輛為獨立車輛，后面有空隙；若所述探測雷達在其縱向探測范圍內(nèi)探測到的目標距離不存在縱向均大于或等于通道寬度的情況，則判定當前車輛為頭車，并帶有拖掛尾車；5所述第一檢測裝置設置在車輛向道閘行駛的通道的一側，所述第一檢測裝置包括圖像獲取單元和圖像分析單元，所述圖像獲取單元用于連續(xù)拍攝T1到T2時刻之間的圖像，所述圖像分析單元用于對拍攝的圖像進行預處理、特征提取和特征識別，判斷拍攝的圖像中是否包含連接裝置；所述第二檢測裝置為地感線圈、激光探測器、毫米波雷達中的任意一種；所述檢測方法包括：當所述第二檢測裝置檢測到當前車輛停車到位后，判斷在T1到T2時刻之間拍攝的圖像中是否包含連接裝置；若所述圖像分析單元識別出拍攝的圖像中未包含連接裝置，則判定當前車輛為獨立車輛；若所述圖像分析單元識別出拍攝的圖像中包含連接裝置，則判定當前車輛為頭車，并帶有拖掛尾車；所述圖像分析單元對拍攝的圖像進行預處理、特征提取和特征識別具體包括：收集拖掛式房車的各類連接裝置的樣本，形成樣本訓練集；基于深度學習卷積神經(jīng)算法對所述樣本訓練集進行目標識別訓練，得到連接裝置識別模型；對拍攝的圖像進行降噪和歸一化預處理；對預處理后的圖像進行特征提取；將提取的特征輸入所述連接裝置識別模型，根據(jù)模型輸出結果判定拍攝的圖像中是否包含連接裝置。

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