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龙图腾网获悉沈阳佳实司法鉴定中心申请的专利基于深度学习的交叉口非机动车冲突预警系统及其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：CN119992841B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510098552.9，技术领域涉及：G08G1/017；该发明授权基于深度学习的交叉口非机动车冲突预警系统及其方法是由马俊林;谭晨;王旖懋;闫玉娇设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的交叉口非机动车冲突预警系统及其方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能交通技术领域，特别是基于深度学习的交叉口非机动车冲突预警系统及其方法，包括：视频预处理模块，检测模块，与视频预处理模块通信连接，跟踪模块，与检测模块通信连接，用于：接收检测模块发送的非机动车轮廓位置和尺寸数据；基于非机动车轮廓位置和尺寸数据，跟踪获得非机动车的速度数据，速度数据包括加速度和速度；冲突判断模块，与跟踪模块通信连接，用于：接收跟踪模块发送的非机动车速度数据；根据非机动车的实时位置与速度数据，结合道路边界数据，对潜在的冲突点进行计算；对潜在的冲突点进行冲突级别排序；声光预警模块，与冲突判断模块通信连接，通过声光预警装置进行报警提醒，使得冲突判断更加全面和准确。

本发明授权基于深度学习的交叉口非机动车冲突预警系统及其方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的交叉口非机动车冲突预警系统，其特征在于，包括： 视频预处理模块，用于： 将路口的监控视频帧进行裁剪处理； 对视频数据进行帧率转换和画质处理； 检测模块，与所述视频预处理模块通信连接，用于： 接收所述视频预处理模块发送的处理后的视频数据； 基于所述处理后的视频数据，使用YOLO-V3算法检测非机动车目标物体在视频中的位置； 通过深度学习和特征提取，获得包括非机动车轮廓位置和尺寸的数据； 跟踪模块，与所述检测模块通信连接，用于： 接收所述检测模块发送的非机动车轮廓位置和尺寸数据； 基于所述非机动车轮廓位置和尺寸数据，跟踪获得非机动车的速度数据，所述速度数据包括加速度和速度； 冲突判断模块，与所述跟踪模块通信连接，用于： 接收所述跟踪模块发送的非机动车速度数据； 根据所述非机动车的实时位置与速度数据，结合道路边界数据，对潜在的冲突点进行计算； 对潜在的冲突点进行冲突级别排序； 声光预警模块，与所述冲突判断模块通信连接，用于： 接收所述冲突判断模块发送的潜在冲突点分析结果； 基于所述潜在冲突点分析结果，通过声光预警装置进行报警提醒； 所述冲突判断模块包括： 角度计算单元，用于： 计算可能行驶路径与潜在冲突点之间的角度值； 所述角度值的计算方法为：角度； 其中，表示非机动车在第帧的位置坐标，表示非机动车的运动方向向量，为预设的常数； 距离计算单元，与所述角度计算单元连接，用于： 计算两个物体之间距离：Hypotenuse帧率； 其中，为两个物体之间的方向夹角，Hypotenuse为反正切函数，v为两个物体的平均速度； 排序单元，与所述角度计算单元和距离计算单元连接，用于： 将非机动车按照行驶方向进行排序； 结合车辆的行驶方向、加速度和距离信息进行综合排名； 通过计算方向之间的夹角得出冲突等级。

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