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龙图腾网获悉长安大学申请的专利一种基于视觉的车辆跟驰状态识别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：CN115761691B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211310894.5，技术领域涉及：G06V20/58；该发明授权一种基于视觉的车辆跟驰状态识别方法是由赵轩;袁田;刘瑞;李海鹏;王姝;余强;史培龙;张硕设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉的车辆跟驰状态识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉的车辆跟驰状态识别方法，该方法在车端安装前置摄像头采集行驶环境信息，并从车辆CAN总线中读取本车车速信息。采用目标检测算法识别交通环境中的各类车辆目标，获得车辆目标的类别信息和位置信息，并开发测距算法计算本车与车辆目标的相对距离信息。识别模块首先根据车速判断本车是否处于行驶状态，然后根据车辆目标信息和车道线位置信息判断是否有同向行驶的前车行驶于本车车道。最后根据本车与前车的纵向相对距离和横向相对距离判断本车是否处于跟驰状态。能够准确识别车辆跟驰状态，为驾驶辅助系统的开发和应用提供重要技术支撑，同时为从自然驾驶数据中获取跟车场景建立跟车场景数据库提供一种新思路。

本发明授权一种基于视觉的车辆跟驰状态识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉的跟驰状态识别方法，其特征在于，该方法在车端安装前置摄像头记录行驶环境，采用由数据采集模块、目标检测模块、测距模块和跟驰状态识别模块组成的基于视觉的跟驰状态识别系统，实现不同车辆目标的检测和相对距离的测量，进而实现车辆跟驰状态的识别，具体包括： 1数据采集模块采集的信息为交通环境信息和自车运动状态信息，通过安装在车端的前置摄像头采集本车行驶过程中交通环境信息，从车辆CAN总线中获得自车行驶速度； 2目标检测模块采用目标检测算法识别交通环境中的车辆目标，目标检测模块输出信息为车辆目标的类别信息和在图像中的位置信息，其中位置信息由目标检测框的左上角顶点和右下角顶点坐标表征； 3测距模块基于小孔成像原理开发测距算法，对摄像头进行标定获得相机内参，并使用目标检测模块输出的车辆目标位置信息和人工标定的车道线位置信息计算本车与车辆目标的相对距离； 4跟驰状态识别模块用于根据获得的本车车速信息、车辆目标检测信息、车道线位置信息以及计算的相对距离信息判断本车是否处于跟驰状态； 所述跟驰状态的判断步骤是： S1：在采集的视频中截取本车行驶于车道中间的图像，从车道线与本车车头的交点出发绘制本车道的两条车道线，人工标定获得车道线的位置信息，确定本车未来行驶的梯形区域； S2：从车辆CAN总线中读取车速信息v，采用目标检测算法对实时采集的视频数据中的车辆目标进行识别，获得车辆目标的类别信息和位置信息； S3：根据本车行驶速度进行初步判断，如果v=0，则认为本车未处于跟驰状态，否则执行步骤S4； S4：根据目标检测模块输出的车辆目标类别信息进行进一步判断，如果未识别到大型车车尾或小型车车尾，则认为本车未处于跟驰状态，否则执行步骤S5； S5：根据目标检测模块输出的车辆目标位置信息计算车尾目标检测框底边中心点的位置坐标A1a1,b1，A2a2,b2，…，并判断这些定位点是否位于本车未来行驶的梯形区域，如果没有定位点位于该区域则认为本车未处于跟驰状态，否则执行步骤S6； S6：采用测距算法计算本车与车尾目标的纵向相对距离和横向相对距离；如果有多个车尾目标的定位点位于本车未来行驶的梯形区域，根据纵向相对距离筛选距离本车最近的车尾目标，之后执行步骤S7；如果只有一个车尾目标定位点位于本车未来行驶的梯形区域则直接执行步骤S7； S7：根据测距模块输出的本车与车尾目标的纵向相对距离和横向相对距离判断本车是否处于跟驰状态，如果纵向相对距离和横向相对距离均在阈值范围内，即Xmax和Yam，则认为本车处于跟驰状态，否则认为本车未处于跟驰状态。

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长安大学，其通讯地址为：710064 陕西省西安市雁塔区二环南路中段126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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