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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于车载视频序列的公路隧道洞内显著线段自动跟踪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：CN116758114B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310645883.0，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于车载视频序列的公路隧道洞内显著线段自动跟踪方法是由辛乐;刘旭东;张利国设计研发完成，并于2023-06-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于车载视频序列的公路隧道洞内显著线段自动跟踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于车载视频序列的公路隧道洞内显著线段自动跟踪方法。本发明所特别关注的两条显著线段就是隧道顶部黑暗区域与白色侧壁之间的左右分割边界。通过自动跟踪两条显著线段，并将这两条显著线段的交点作为消隐点，可以减少车载视频中消隐点连续估计的抖动干扰，有效提高LED灯具缺失智能检测的性能，从而大大提高了已有工作的可用性。实验结果表明，采用本发明的技术方案，对公路隧道洞内显著线段的跟踪效果较好，满足了减少连续车载视频中消隐点估计干扰和提高道路隧道中几何信息恢复性能的实际需要。这为隧道照明系统高效验收以及日常养护提供了新的技术手段。

本发明授权一种基于车载视频序列的公路隧道洞内显著线段自动跟踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于车载视频序列的公路隧道洞内显著线段自动跟踪方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：基于隧道洞内道路环境几何结构分析的显著线段鲁棒检测； 采用LSD算子从隧道LED照明原始图像中提取表征公路隧道内部环境几何结构信息的线段集合H，其中，s为线段集合H中的线段，s由两端点a1和a2来定义： s＝{a1,a2}＝{x1,y1,x2,y2} 其中，a1＝x1,y1和a2＝x2,y2分别表示s的起点和终点，x1，y1，x2、y2分别表示像素坐标表示， 其次，对线段集合H进行筛选，去除前方道路空间以及其它车辆尾部的横向平行线，提取出汇聚于主体车辆前方消隐点的有效平行线段集合L，采用M估计采样和一致性算法MSAC实现主体车辆前方消隐点v的鲁棒检测， 最后，在图像空间中，以车前消隐点v为原点构建新坐标系XOY，根据一系列简单的条件对有效平行线段集合L的各条线段进一步进行评估和筛选，从而鲁棒检测到隧道顶部深色区域与白色侧壁墙面的左右两条关键分界线bl和br， 步骤2：计算有效平行线段集合L中每条平行线段的膨胀矩形； 给定时刻t集合Lt中任意一条平行线段，将该平行线段向外扩展，形成具有等距离向外放大效果的膨胀矩形，该膨胀矩形由一系列与已知显著线段各边平行且距离为d的直线组成，设li和li+1是内多边形任意两条相邻边，并且相交于顶点pi，由该内多边形向外做两条边，分别平行于li和li+1，间距为d，这两条边在顶点qi相交，qi等于在一个平行四边形中顶点pi与两条相邻边a1，a2的和： qi＝pi+a1+a2 其中，a1和a2的方向就是内多边形对应边的方向，用该内多边形对应顶点的差进行表示，与a1和a2具有相同方向的单位矢量表示为a1|a1|和a2|a2|，a1和a2的长度等于间距d除以两个向量a1和a2的夹角θ的正弦值： 根据外积定义得到： 其中，|·|表示向量的模，×表示两个向量的外积， 在时刻t时，当前图像帧中的某一膨胀矩形表示成当前图像帧中所有的膨胀矩形表示为： Lt中所有平行线段的总数是N， 步骤3：面向膨胀矩形的局部不变点特征的提取及其在连续两帧中的跟踪； 首先对初始帧进行局部不变点特征的提取，使用由所有膨胀矩形融合而成的感兴趣区域ROI进行范围限制，从任意的膨胀矩形中检测到的每一组点特征表示为Fti，其中存在大量的点特征ft＝{x,y}，{xt,yt}表示当前帧t的某一图像坐标，当前图像帧中所有提取的点特征集合Ψt表示为 Ψt＝{Ft1,Ft2,…,Fti,,…,FtN} 将这些特征点ft＝{x,y}跟踪到下一帧图像中ft+1，以及其他任何后续帧，在当前帧上绘制了连接线段，将所有跟踪的特征点连接到它们的初始位置，在下一帧图像中跟踪到的点特征集合Ψt+1表示为 其中，对任意的点特征而言， 步骤4：在下一帧中将局部不变特征跟踪点向各膨胀矩形投票，实现显著线段在连续两帧之间的匹配； 利用连续两帧中嵌入的相同特征点的对应关系，将在初始帧中提取到的显著线段bl和br与下一帧中所有平行线段进行匹配，从而实现显著线段的连续跟踪，重复步骤2到步骤4，实现对于车载视频序列上自动跟踪公路隧道洞内的显著线段， 采用投票机制实现显著线段bl和br在连续两帧中的匹配过程；对于从上一帧图像跟踪的第i个特征集其中索引i特别对应了两个显著线段bl或br所扩展的膨胀矩形，只需要累加一个数目Nj，表示属于特征集的特征ft+1＝{xt+1,yt+1}，它在图像帧t+1落入到膨胀矩形中，是图像帧t+1的膨胀矩形，来自t+1时刻的膨胀矩阵集合Θt+1： 在图像帧t+1中，平行线段的总数是M，得到： k＝argmaxjNj 在平行线段集合L中的第k个平行线段就是针对显著线段bl和br的跟踪结果。

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