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龍圖騰網(wǎng)恭喜深圳市信息基礎(chǔ)設(shè)施投資發(fā)展有限公司申請(qǐng)的專(zhuān)利一種車(chē)輛行駛軌跡計(jì)算還原方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119068673B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202411148515.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G08G1/01；該發(fā)明授權(quán)一種車(chē)輛行駛軌跡計(jì)算還原方法是由蔡志敏;張帆;耿佳培;朱華;周益輝設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-08-21向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種車(chē)輛行駛軌跡計(jì)算還原方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種車(chē)輛行駛軌跡計(jì)算還原方法，屬于車(chē)輛行駛軌跡還原技術(shù)領(lǐng)域。解決了現(xiàn)有技術(shù)中傳統(tǒng)的車(chē)輛行駛軌跡還原方法在進(jìn)行交通路況分析時(shí)需要人工調(diào)用歷史數(shù)據(jù)分析且分析數(shù)據(jù)量較大的問(wèn)題；本發(fā)明通過(guò)道路側(cè)普通攝像頭，對(duì)道路上行駛的車(chē)輛進(jìn)行多屬性數(shù)據(jù)識(shí)別計(jì)算，得到行駛軌跡點(diǎn)數(shù)據(jù)；根據(jù)車(chē)輛行駛方向和行駛軌跡點(diǎn)數(shù)據(jù)，計(jì)算得到車(chē)頭行駛角度，進(jìn)行二維坐標(biāo)系和真實(shí)世界坐標(biāo)系的轉(zhuǎn)換，得到車(chē)輛的行駛速度；將采集到的行駛軌跡點(diǎn)數(shù)據(jù)打包上傳到數(shù)據(jù)庫(kù)，最后對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)某個(gè)時(shí)間段的車(chē)輛軌跡點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行曲線(xiàn)擬合處理，繪制還原后的車(chē)輛行駛軌跡。本發(fā)明有效提升了車(chē)輛行駛軌跡還原的精度和效率，可以應(yīng)用于交通路況分析。

本發(fā)明授權(quán)一種車(chē)輛行駛軌跡計(jì)算還原方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種車(chē)輛行駛軌跡計(jì)算還原方法，其特征在于，包括以下步驟：S1.接入道路側(cè)普通攝像頭，對(duì)行駛車(chē)輛進(jìn)行多屬性數(shù)據(jù)識(shí)別和采集，采用改進(jìn)后的YOLOV8網(wǎng)絡(luò)框架進(jìn)行車(chē)輛檢測(cè)，采用改進(jìn)后的B-CNN網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行車(chē)型和車(chē)輛顏色的分類(lèi)，采用縮放因子對(duì)車(chē)輛圖像進(jìn)行傾斜矯正，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行車(chē)牌圖像提取，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)車(chē)牌圖像進(jìn)行車(chē)牌字符識(shí)別，得到車(chē)輛檢測(cè)的輸出結(jié)果；具體的：車(chē)輛檢測(cè)的輸出結(jié)果包括車(chē)輛位置坐標(biāo)、車(chē)型分類(lèi)、車(chē)輛顏色分類(lèi)和車(chē)牌號(hào)碼檢測(cè)結(jié)果及其置信度；S2.采用DeepSort算法構(gòu)建車(chē)輛跟蹤模型，輸入車(chē)輛檢測(cè)的輸出結(jié)果，輸出目標(biāo)車(chē)輛跟蹤id；S3.在攝像頭視頻畫(huà)面中的道路行駛區(qū)域上，設(shè)置車(chē)輛行駛檢測(cè)區(qū)域，計(jì)算車(chē)輛中心點(diǎn)坐標(biāo)，采用射線(xiàn)法根據(jù)車(chē)輛中心點(diǎn)坐標(biāo)判斷車(chē)輛是否在車(chē)輛行駛檢測(cè)區(qū)域內(nèi)，剔除行駛檢測(cè)區(qū)域外的車(chē)輛；S4.根據(jù)車(chē)輛二維移動(dòng)坐標(biāo)點(diǎn)和時(shí)間差，計(jì)算得到車(chē)頭行駛角度，再根據(jù)道路側(cè)普通攝像頭的參數(shù)，將車(chē)輛二維移動(dòng)坐標(biāo)點(diǎn)轉(zhuǎn)化為真實(shí)世界坐標(biāo)點(diǎn)，計(jì)算得到車(chē)輛的行駛速度；S5.將行駛軌跡點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化打包處理成JSON報(bào)文即結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，并將結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)發(fā)送并保存到遠(yuǎn)程服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫(kù)；具體的：行駛軌跡點(diǎn)數(shù)據(jù)包括時(shí)間、攝像頭id編號(hào)、攝像頭分辨率、車(chē)輛id編號(hào)、車(chē)輛位置坐標(biāo)、車(chē)型、車(chē)頭行駛角度、車(chē)輛行駛速度、車(chē)身顏色和車(chē)牌號(hào)碼；S6.在數(shù)據(jù)庫(kù)中選取行駛軌跡點(diǎn)數(shù)據(jù)，對(duì)目標(biāo)車(chē)輛跟蹤id相同的行駛軌跡點(diǎn)數(shù)據(jù)，取對(duì)應(yīng)車(chē)輛在矩形檢測(cè)框上的左上角坐標(biāo)集合進(jìn)行擬合，得到車(chē)輛行駛軌跡的擬合曲線(xiàn)函數(shù)；S7.選取某個(gè)攝像頭的視頻畫(huà)面作為畫(huà)布，將車(chē)輛行駛軌跡的擬合曲線(xiàn)繪制在畫(huà)布上，標(biāo)記顯示車(chē)輛各個(gè)行駛軌跡點(diǎn)數(shù)據(jù)、車(chē)頭行駛角度和行駛速度，得到還原后的車(chē)輛行駛軌跡；所述S4中，包括以下步驟：S41.根據(jù)車(chē)輛二維移動(dòng)坐標(biāo)點(diǎn)和時(shí)間差t，計(jì)算得到車(chē)頭行駛角度angle；S42.根據(jù)道路側(cè)普通攝像頭的參數(shù)，將車(chē)輛二維移動(dòng)坐標(biāo)點(diǎn)轉(zhuǎn)化為真實(shí)世界坐標(biāo)點(diǎn)計(jì)算得到車(chē)輛的行駛速度；所述S41中，車(chē)輛二維移動(dòng)坐標(biāo)點(diǎn)包括車(chē)輛第一移動(dòng)點(diǎn)坐標(biāo)x1，y1、車(chē)輛第二移動(dòng)點(diǎn)坐標(biāo)x2，y2；車(chē)頭行駛角度angle即車(chē)輛行駛方向和y軸負(fù)方向順時(shí)針夾角；通過(guò)向量av1x，v1y表示y軸負(fù)方向，通過(guò)向量bv2x，v2y表示車(chē)輛行駛方向上的車(chē)輛前后移動(dòng)點(diǎn)：若向量a的絕對(duì)值|a|或向量b的絕對(duì)值|b|等于0，則車(chē)頭行駛角度angle為0，否則車(chē)頭行駛角度angle表示為：angle＝180*acosab|a|*|b|3.1415926，其中，acos為反余弦函數(shù)，ab為向量a和向量b的叉積ab，若車(chē)輛第一移動(dòng)點(diǎn)的橫坐標(biāo)x2小于車(chē)輛第二移動(dòng)點(diǎn)的橫坐標(biāo)x1，則車(chē)頭行駛角度angle表示為：angle＝360-angle；所述S42中，將車(chē)輛二維移動(dòng)坐標(biāo)點(diǎn)轉(zhuǎn)化為真實(shí)世界坐標(biāo)點(diǎn)，建立真實(shí)世界坐標(biāo)系，根據(jù)車(chē)輛第一移動(dòng)點(diǎn)坐標(biāo)x1，y1和車(chē)輛第二移動(dòng)點(diǎn)坐標(biāo)x2，y2之間的時(shí)間差t、攝像頭分辨率寬度camera_width、攝像頭分辨率高度camera_height、攝像頭安裝高度h、攝像頭俯視角alpha、水平視場(chǎng)角hFoV和垂直視場(chǎng)角vFoV，將圖像中的車(chē)輛第一移動(dòng)點(diǎn)坐標(biāo)x1，y1轉(zhuǎn)換為相對(duì)于圖像中心的第一歸一化坐標(biāo)x1_normalized，y1_normalized，將圖像中的車(chē)輛第二移動(dòng)點(diǎn)坐標(biāo)x2，y2轉(zhuǎn)換為相對(duì)于圖像中心的第二歸一化坐標(biāo)x2_normalized，y2_normalized；根據(jù)第一歸一化坐標(biāo)x1_normalized，y1_normalized和第二歸一化坐標(biāo)x2_normalized，y2_normalized，計(jì)算得到車(chē)輛第一移動(dòng)點(diǎn)坐標(biāo)x1，y1對(duì)應(yīng)的第一真實(shí)世界坐標(biāo)X1，Y1和車(chē)輛第二移動(dòng)點(diǎn)坐標(biāo)x2，y2對(duì)應(yīng)的第二真實(shí)世界坐標(biāo)X2，Y2；根據(jù)第一真實(shí)世界坐標(biāo)X1，Y1、第二真實(shí)世界坐標(biāo)X2，Y2和時(shí)間差t，計(jì)算得到行駛速度speed。

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