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龍圖騰網恭喜中遠海運科技股份有限公司申請的專利基于深度學習和軌跡跟蹤的匝道出口車輛違法識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN113903008B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111245680.X，技術領域涉及：G06V20/54；該發明授權基于深度學習和軌跡跟蹤的匝道出口車輛違法識別方法是由譚中慧;劉俊設計研發完成，并于2021-10-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習和軌跡跟蹤的匝道出口車輛違法識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度學習和軌跡跟蹤的匝道出口車輛違法識別方法，包括：采集車輛信息并將車輛信息制作成樣本集；將樣本集輸入到網絡模型中進行訓練，得到訓練好的網絡模型；將待測車輛信息輸入到訓練好的網絡模型，輸出待測車輛的檢測信息；對待測車輛在相鄰時間節點上的位置進行跟蹤處理，得到待測車輛在時間序列上的行車軌跡；確定行車軌跡的長度、待測車輛的駐留時間以及行車方向；若待測車輛的駐留時間超過時間閾值且行車軌跡的長度小于長度閾值，則待測車輛屬于停車違法；若待測車輛的行車方向與車道方向相反，則待測車輛屬于逆行或倒車違法。本發明能夠實現對車輛的全面監控，準確地識別車輛的違法行為，提高了行車違法的識別效率。

本發明授權基于深度學習和軌跡跟蹤的匝道出口車輛違法識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習和軌跡跟蹤的匝道出口車輛違法識別方法，其特征在于：包括如下步驟：S1.采集車輛信息并將所述車輛信息制作成樣本集；S2.將樣本集輸入到基于深度學習的網絡模型中進行網絡訓練，得到訓練好的網絡模型；S3.將待測車輛信息輸入到訓練好的網絡模型，輸出待測車輛的檢測信息；其中，所述檢測信息包括位置、類別以及矩形框；S4.對待測車輛在相鄰時間節點上的位置進行跟蹤處理，得到待測車輛在時間序列上的行車軌跡；其中，所述時間序列的時間段為ts；所述時間序列為t1,t2,...,ti,...,tk；其中，ti為第i個時間點，k為時間點個數；所述步驟S4，具體包括：S41.從待測車輛所在圖像中提取時間點t1時所述待測車輛的角點；S42.根據所述角點所在的位置以及灰度，計算所述角點在時間點t2時的位置；S43.以時間點t2時的位置作為目標位置，計算目標位置在時間點t3時的位置；S44.按照步驟S43類推，計算得到時間序列中其他時間點對應的位置；S45.依次連接時間序列中各時間點對應的位置，得到一條以所述角點的位置為起始點且以時間點tk對應的位置為結束點的線段，并將所述線段作為待測車輛在時間序列上的行車軌跡；S5.確定所述行車軌跡的長度、待測車輛的駐留時間以及行車方向；S6.若待測車輛的駐留時間超過閾值ψ且在時間段ts內行車軌跡的長度小于閾值ζ，則待測車輛屬于停車違法；若待測車輛的行車方向與車道方向相反，則待測車輛屬于逆行或倒車違法。

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