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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利面向突发交通拥堵的无人机多源传感群智评估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：CN118675065B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202410580828.2，技术领域涉及：G06V20/17；该发明授权面向突发交通拥堵的无人机多源传感群智评估方法是由张晖;陈坤设计研发完成，并于2024-05-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向突发交通拥堵的无人机多源传感群智评估方法在说明书摘要公布了：本发明提出了面向突发交通拥堵的无人机多源传感群智评估方法，其方法包括：首先提出了改进的YOLOv5航拍车辆检测跟踪算法，对无人机航拍的图像进行基于改进的K‑MEANS聚类的车辆边框检测进行数据预处理；然后提出基于改进的EFFICIENTMET的特征提取网络，提高检测精度。其次，根据无人机的高度、视角、姿态、位置信息计算车辆的运动状态，通过多源传感融合技术对车辆间的位置、间距、速度等运动信息对交通路段拥堵状态做出快速评估。在拥堵状态下基于无人机的视野映射计算拥堵路段距离并采用基于改进的DeepSort算法统计拥堵数量，对交通路段拥堵状态进行智能评估。实现对突发交通拥堵的全方位评估和监测，为交通管理提供了更灵活、智能的解决方案，提高了城市交通运行的效率。

本发明授权面向突发交通拥堵的无人机多源传感群智评估方法在权利要求书中公布了：1.面向突发交通拥堵的无人机多源传感群智评估方法，其特征在于，具体操作步骤如下： 步骤1：采用基于改进的YOLOv5算法对航拍车辆进行目标检测； 步骤2：根据无人机的高度、视角、姿态、位置信息计算车辆的运动状态； 步骤3：通过多源传感融合技术对车辆间的运动信息进行群智评估，对交通路段是否拥堵做出快速判断； 步骤4：采用基于改进的DeepSort算法进行的拥堵车辆统计； 步骤5：在拥堵状态下基于无人机对地面的视野映射计算拥堵路段距离； 步骤6：采用基于路段信息的交通拥堵评估方法，根据路段平均速度、车辆间距和交通流密度的交通路段拥堵程度进行智能评估； 所述步骤4中采用基于改进的DeepSort算法进行拥堵车辆统计的内容包括： 首先，基于时空关联的运动特征匹配，为了实现对运动特征的数据关联匹配，使用当前帧的检测框和上一帧跟踪框之间的马氏距离d1i,j来计算目标位置维度的距离相似度，其公式如下： 式中i表示跟踪框的序号，j表示检测框的序号，表示第i个NSA卡尔曼滤波器预测出的观测空间的协方差矩阵，dj表示第j个检测框的观测向量，yi表示第i个跟踪框的状态对应向量，T表示向量的转置， 其次，引入时空关联匹配得分s1，将目标在时间上的连续性和空间上的一致性考虑进去，目标在前一帧的边界框表示为At-1＝xt-1,yt-1,wt-1,ht-1,，在当前帧的位置为At＝xt,yt,wt,ht,，匹配得分s为： dt＝Δt 然后，基于多帧对比的表观特征匹配，计算第i个轨迹和第j个轨迹的最小余弦距离，用于表观特征匹配，其公式如下： 式中rj表示从第j个检测框中提取的外观特征，表示第i个跟踪框与第j个检测框之间的表观特征余弦相似度；Ri表示表观特征库， 接着，引入多帧视觉匹配得分s2，对于前一帧中的每个目标A1,…,An分别与当前帧中的所有目标B1,…,Bn，计算它们特征向量的匹配得分，其公式如下： 最后，同时引入时空关联匹配得分s1和多帧视觉匹配得分s2，使用线性加权将马氏距离与最小余弦距离度结合，实现数据的整体最优关联匹配，其公式如下：

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