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！

龙图腾网获悉重庆大学申请的专利基于车-路多元可靠性建模的群车协同违规停车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：CN121033775B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511578484.2，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于车-路多元可靠性建模的群车协同违规停车检测方法是由向朝参;邢恒立;黄瑞雪;周俊诗;李政翰;欧阳德强;周继华;周庆;赵涛;王双超;朱明星设计研发完成，并于2025-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于车-路多元可靠性建模的群车协同违规停车检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及智能交通系统与车辆协同感知技术领域，具体涉及基于车‑路多元可靠性建模的群车协同违规停车检测方法，包括：S1：通过若干感知车辆获取传感器数据并为感知车辆生成时空感知地图；S2：基于感知车辆的时空感知地图计算其检测的目标车辆的道路环境可靠性分数；S3：通过服务器获取所有感知车辆的本地检测结果；S4：构建多车辆‑多目标的检测矩阵和道路环境可靠性分数矩阵；S5：构建概率生成模型；S6：通过期望最大化算法对概率生成模型进行联合推理，输出所有目标车辆的违规停车状态判定结果。本发明的方法能够提升违规停车检测的准确率、召回率及系统整体鲁棒性。

本发明授权基于车-路多元可靠性建模的群车协同违规停车检测方法在权利要求书中公布了：1.基于车-路多元可靠性建模的群车协同违规停车检测方法，其特征在于，包括： S1：通过若干感知车辆获取传感器数据，并基于传感器数据为各个感知车辆生成包含其检测的目标车辆的时空感知地图； S2：基于感知车辆的时空感知地图计算其检测的目标车辆的道路环境可靠性分数； S3：通过服务器获取所有感知车辆包含其检测的目标车辆的道路环境可靠性分数的本地检测结果； S4：通过服务器基于所有感知车辆的本地检测结果构建多车辆-多目标的检测矩阵和道路环境可靠性分数矩阵； S5：基于多车辆-多目标的检测矩阵和道路环境可靠性分数矩阵构建概率生成模型； 引入感知车辆的固有可靠性参数即真阳率与真阴率，结合多车辆-多目标的检测矩阵和道路环境可靠性分数矩阵建立融合环境与车辆固有可靠性的概率生成模型； 概率生成模型的公式描述为： ； 式中：表示和取不同值下的概率；表示感知车辆对目标车辆的检测结果；为目标车辆的真实停车状态；表示感知车辆检测的真阳率；表示感知车辆检测的真阴率；表示感知车辆对目标车辆的道路环境可靠性分数； S6：通过期望最大化算法对概率生成模型进行联合推理，输出所有目标车辆的违规停车状态判定结果； 步骤S6中，通过期望最大化算法对概率生成模型进行联合推理的处理步骤包括： S601：初始化感知车辆的固有可靠性参数即真阳率与真阴率； S602：在期望最大化算法的E步中，固定当前所有感知车辆的固有可靠性参数，基于贝叶斯定理计算每个目标车辆存在违规停车行为的后验概率； S603：在期望最大化算法的M步中，固定当前的后验概率估计，以道路环境可靠性分数的补数为权重，通过加权计数方式更新所有感知车辆的固有可靠性参数； S604：交替执行步骤S602与S603，直至概率生成模型收敛或达到最大迭代次数； S605：输出高置信度的所有目标车辆的违规停车状态判定结果，以及所有感知车辆传感可靠性的评估结果；其中，目标车辆的违规停车状态判定结果通过对后验概率使用阈值进行二值化得到；感知车辆传感可靠性的评估结果包括检测真阳率和检测真阴率的估算值。

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重庆大学，其通讯地址为：400044 重庆市沙坪坝区沙正街174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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。