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龙图腾网获悉上海极豆科技有限公司申请的专利基于计算机视觉的驾驶模式判断方法及系统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：CN121527586B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202610064502.3，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权基于计算机视觉的驾驶模式判断方法及系统是由任宏伟设计研发完成，并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于计算机视觉的驾驶模式判断方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于计算机视觉的驾驶模式判断方法及系统，涉及驾驶模式判断技术领域，包括以下步骤：提取静态图像帧并动态调节抽帧频率；将图像帧进行局部对比度自适应调节获得增强图像；基于多层级视觉特征分析提取并融合亮度梯度与纹理分布生成统一特征向量；将统一特征向量输入智能判别模型进行导航画面识别并输出带置信度结果；再基于时间序列衰减与滑动窗口机制对连续帧置信度动态加权更新。本发明通过计算机视觉识别与时间序列调控，实现车载终端对导航画面的智能识别与动态放行，避免误限导致的中断，保障导航连续性与行车安全，并通过自适应调节机制在稳定与突变场景下保持识别准确性与响应灵敏度，提升车载系统智能化与用户体验。

本发明授权基于计算机视觉的驾驶模式判断方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于计算机视觉的驾驶模式判断方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，基于车载系统接收的镜像视频流构建时间片段采样控制机制，以固定时间间隔提取静态图像帧，并根据车载系统的资源负载状态动态调节抽帧频率； 步骤二，将时间片段采样得到的静态图像帧输入图像增强处理流程，对静态图像帧执行局部对比度自适应调节，获得增强图像； 步骤三，将增强图像输入特征提取流程，基于多层级视觉特征分析执行局部结构识别与全局纹理解析，提取多维视觉特征信息，并融合亮度梯度与纹理分布信息，生成统一特征向量； 步骤四，将统一特征向量输入智能判别模型，通过非线性特征映射关系对导航画面进行类别识别，输出包含置信度权重的识别结果，并基于动态置信度修正策略对识别结果进行加权调整； 步骤五，根据智能判别模型输出的附带时间权重的识别结果，构建时间序列衰减与滑动窗口统计机制，对连续多帧识别状态进行动态置信度加权更新； 将统一特征向量输入智能判别模型，通过非线性特征映射关系对导航画面进行类别识别具体步骤为： 将生成的统一特征向量输入智能判别模型，对输入的统一特征向量进行初始分类识别，通过特征归一化与多层非线性映射建立特征与导航类别之间的对应关系，获得初步分类结果； 在完成智能判别模型的初步识别后，对智能判别模型输出的初步分类结果进行置信度计算与权重分配，根据智能判别模型内部的判别强度与特征匹配程度确定各类别的置信度权重； 在获得包含置信度权重的识别结果后，对识别结果进行动态置信度修正，以时间为参照在相邻图像帧之间平滑调整置信度权重； 在完成动态置信度修正后，对修正后的识别结果进行时间权重融合处理，通过时间窗口内的加权平均生成附带时间权重的识别结果； 根据智能判别模型输出的附带时间权重的识别结果，构建时间序列衰减与滑动窗口统计机制具体步骤为： 将智能判别模型输出的附带时间权重的识别结果输入时间序列管理流程，在时间轴上对识别结果进行顺序排列与时间标定，对每一帧识别结果附带的时间戳、类别标签和置信度权重进行同步记录； 在完成时间序列构建后，利用滑动窗口统计机制对连续帧识别结果进行动态分析，在时间轴上设置预设固定长度的滑动窗口，对滑动窗口内各帧识别结果的置信度权重和时间位置进行统计判断； 在获得滑动窗口统计结果后，对滑动窗口内识别状态进行动态置信度加权更新，将各帧置信度按照时间先后顺序进行加权计算，并根据置信度变化率引入置信衰减因子； 在完成动态置信度加权更新后，根据时间序列变化趋势自适应调整系统响应更新间隔与反馈周期，以实现导航画面的放行控制与非导航画面的安全限制控制，当连续帧识别结果保持一致时延长系统响应更新间隔，当检测到画面特征突变时缩短反馈周期。

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