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龙图腾网获悉交通运输部科学研究院;中建(云南)投资发展有限公司;曲靖中建曲昆高速公路投资开发有限公司申请的专利基于轨迹重建的收费站车辆异常行为识别方法及装置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：CN117037084B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202311019819.8，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权基于轨迹重建的收费站车辆异常行为识别方法及装置是由王枫;武晓博;沈志纲;伍朝辉;李皓;李峰;张峻铭;凃云峰;张胜;金亚涛;杨皓元设计研发完成，并于2023-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于轨迹重建的收费站车辆异常行为识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开基于轨迹重建的收费站车辆异常行为识别方法及装置，本发明涉及交通信息化技术领域，用于解决现有技术中无法及时识别逃费、事故等异常行为车辆，异常行为车辆识别与处置效率低的问题。包括：基于车道监控设备中多个摄像头采集的对应车道内的车辆信息确定车辆空间位置信息，并结合构建完成的收费站BIM模型确定待识别车辆所属车道；基于多路监控视频时序监控数据与待识别车辆所属车道，形成包含时间戳的待识别车辆的轨迹信息；基于轨迹信息采用训练完成的车辆异常行为识别模型识别收费站所述待识别车辆的异常行为。能实现高速公路收费场景中异常车辆的快速识别、精准定位与违法取证，提升了收费站运行与管控的效率。

本发明授权基于轨迹重建的收费站车辆异常行为识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.基于轨迹重建的收费站车辆异常行为识别方法，其特征在于，方法包括： 获取车道监控设备采集的对应车道内的车辆信息；所述车道监控设备包括不同位置的多个摄像头； 基于所述车辆信息确定车辆空间位置信息，并基于所述车辆空间位置信息结合构建完成的收费站BIM模型确定待识别车辆所属车道； 基于多路监控视频时序监控数据与待识别车辆所属车道，形成包含时间戳的待识别车辆的轨迹信息； 基于所述待识别车辆的轨迹信息，采用训练完成的车辆异常行为识别模型进行识别，得到所述待识别车辆的状态信息；所述状态信息至少包括待识别车辆的车辆变道速度、变道位置以及所述待识别车辆与前车之间的距离； 基于所述状态信息，识别收费站所述待识别车辆的异常行为；所述异常行为包括逃费、异常变道、异常闯卡以及交通事故； 输出异常行为车辆轨迹，通过时空标定自动生成跨相机视频取证数据链，并以BIM模型与视频三维融合的方式进行可视化呈现； 所述输出异常行为车辆轨迹，通过时空标定自动生成跨相机视频取证数据链，并以BIM模型与视频三维融合的方式进行可视化呈现，具体包括： 在BIM场景中标定每个所述车道监控设备的位姿信息与内外参数，并通过所述车道监控设备在BIM模型中的投影矩阵计算，形成收费站的车道监控设备覆盖区域二维矢量边界图； 对于识别出的异常行为车辆，输出其在收费站场景中行车的完整轨迹信息，拟合轨迹曲线；并将拟合的轨迹曲线与监控设备覆盖区域二维矢量边界图求交，输出对应的数据序列；所述数据序列包括车道监控设备的设备编号的数据序列，驶入时间的数据序列以及驶出时间的数据序列； 查询每个交点的时间戳，形成车道监控设备对应所有数据序列，对于重叠区域，以驶入时间先后进行排序； 将车道监控设备对应所有数据序列发送至收费场景监控设备对应的网络视频录像机管理系统，请求并返回不同监控设备对应时间区间的监控视频； 在BIM场景中将异常行为车辆的轨迹数据与车道监控设备跟踪的视频数据进行时空配准，形成包括完成轨迹和对应监控视频的异常车辆取证数据链； 通过片元纹理化与投影计算，将车道监控设备跟踪的视频数据与BIM模型进行依拓扑三维融合，实现异常行为车辆通过收费站全过程的三维可视化呈现。

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交通运输部科学研究院;中建(云南)投资发展有限公司;曲靖中建曲昆高速公路投资开发有限公司，其通讯地址为：100029 北京市朝阳区惠新里240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”。

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