买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种基于AI技术在复杂场景下的车辆压线检测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：CN115439811B 。

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：202210278017.8，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于AI技术在复杂场景下的车辆压线检测方法是由木森林;金慧丽;李响设计研发完成，并于2022-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI技术在复杂场景下的车辆压线检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于AI技术在复杂场景下的车辆压线检测方法，其特点利用深度学习图像实例分割模型识别车辆，根据车轮连线与绘制出的车道线进行相交线段判定以检测车辆是否压线，具体包括：图像获取、利用MaskR‑CNN识别车辆、绘制代表车体的车轮连线、计算车道线与车轮连线的空间拓扑关系、参数配置等步骤。本发明与现有技术相比具有方法简便、省时省力、经济、高效并且能够精准地实现复杂场景下的车辆压线检测，大幅提高检测速度与精度，降低人工复核成本，较好解决了传统检测方法易受环境影响、精度较低的缺点，从而进一步完善当下的交通监管系统，提升监管威慑力，减少车辆违法违章行为的发生。

本发明授权一种基于AI技术在复杂场景下的车辆压线检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于AI技术在复杂场景下的车辆压线检测方法，其特征在于该方法利用深度学习图像实例分割模型识别车辆在图像中的对应区域，估计前后轮在车辆区域的位置，根据车轮连线与绘制出的车道线进行相交线段判定以检测车辆是否压线，具体包括以下体步骤： 步骤1：参数设计与配置 对于不同路口摄像机摆放的位置与角度配置不同参数，将获取的图像依据设置的参数得到裁剪ROI图、车道线绘制图，以及手动采样得到的车轮线斜率； 步骤2：利用深度学习识别车辆 将待检测图像输入训练好的MaskR-CNN实例分割模型进行车辆识别，给其赋予不同颜色的掩膜加以区分并存储所有车辆的轮廓坐标，剔除部分识别结果不佳的车辆； 步骤3：绘制代表车体的车轮连线 通过MaskR-CNN模型的检测，得到所有车辆的轮廓坐标信息，其中，整个车辆Y方向上值最大的轮廓点，即为车辆前轮或后轮其中一个车轮与地面的接触点坐标xymax,ymax；另一车轮的X坐标，由车身轮廓在X方向上的最小值或最大值加减固定偏移量得到，将步骤1手动采样得到的车轮线斜率由下式a式得到另一车轮的Y坐标： y2＝k*x2+offset_x-xymax+ymaxa； 其中，xymax,ymax为车辆在Y方向上值最大的轮廓点坐标；x2,y2为另一待求车轮点；offset_x为固定偏移量；k为车轮线斜率； 步骤4：计算车道线与车轮连线的空间拓扑关系 根据步骤3中得到的车轮连线与步骤1中配置的车道线，通过线段相交算法判断其空间拓扑关系，最终与阈值相比较，得到车辆是否发生压线违章的结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华东师范大学，其通讯地址为：200241 上海市闵行区东川路500号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。