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龍圖騰網獲悉北京文研順科技有限公司申請的專利基于圖像識別的公路事故警示方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120126308B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510191119.X，技術領域涉及：G08G1/01；該發明授權基于圖像識別的公路事故警示方法及系統是由董文博設計研發完成，并于2025-02-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于圖像識別的公路事故警示方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了基于圖像識別的公路事故警示方法及系統，涉及公路事故警示技術領域，包括以下步驟：首先，通過圖像識別技術對道路交通圖像進行分析，檢測圖像中的各種交通元素，同時對圖像中的異常情況進行識別。本發明通過圖像識別技術、動態特征提取和深度學習評估，解決了交通監控系統因現場因素干擾導致的誤判問題。實時處理圖像數據，適應不同交通情境，確保特征提取的準確性。通過分析特征變化趨勢，捕捉異常波動，系統能精準識別潛在事故并避免誤警告。低級別預警和驗證階段確保無高級別確認前不發正式警報，有效減少誤警和過度報警，降低警報疲勞，提高系統響應的準確性和效率。

本發明授權基于圖像識別的公路事故警示方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于圖像識別的公路事故警示方法，其特征在于，包括以下步驟： 首先，通過圖像識別技術對道路交通圖像進行分析，檢測圖像中的各種交通元素，同時對圖像中的異常情況進行識別； 在圖像分析過程中，實時獲取圖像數據并生成相應的數據信息，確保交通監控和事故警示系統在不同的時間段內適應變化的交通情景，并為后續的預處理和特征提取提供最新的輸入數據； 對獲取的原始圖像數據進行預處理，并從預處理后的圖像數據中提取出反映異常情況的關鍵特征，將提取的關鍵特征在檢測窗口內進行分析，通過在時間和空間范圍內分析特征的變化趨勢，捕捉短時間內的異常波動； 將經過分析后的關鍵特征輸入到預先學習好的深度學習模型中進行智能化評估，判斷當前圖像數據狀態； 當深度學習模型評估出圖像數據存在異常時，首先發出低級別的預警信號，初步警示交通管理人員，同時進入驗證階段，通過對圖像進行進一步分析、對相關區域信息進行檢查，確認是否確實發生了緊急情況，在高級別確認之前，交通監控和事故警示系統不會向交通管理中心發送正式警報，從而有效避免過度報警的情況； 從預處理后的圖像數據中提取出反映異常情況的關鍵特征，提取的特征包括圖像中背景光與前景物體之間的對比差異和圖像紋理的整體一致性與連貫性，在檢測窗口下，對圖像中背景光與前景物體之間的對比差異和圖像紋理的整體一致性與連貫性進行分析，分別生成動態反向光影響參考值和紋理破碎度參考值，動態反向光影響參考值通過量化圖像中背景光與前景物體之間的對比差異，反映光源在圖像中產生的反向光效應，紋理破碎度參考值通過量化圖像中紋理的一致性與連貫性，反映圖像在區域內是否存在紋理的破碎或者不連續； 將圖像中背景光與前景物體之間的對比差異在檢測窗口下進行分析生成動態反向光影響參考值的具體步驟如下： 首先，針對圖像中的每個像素，計算背景光與前景物體之間的局部對比差異，對比差異計算表達式如下： ，式中，是對比差異照值，表示在點處的背景光與前景物體之間的對比程度，是圖像中點處的背景區域亮度，是圖像中點處的前景物體亮度； 接下來，將局部對比差異進行加權整合，形成動態對比差異模型，計算動態反向光影響值，引入時間和空間變動加權函數，動態反向光影響值計算表達式如下： ，式中，是在時間和空間位置上，圖像中反向光對前景物體的影響強度，是高斯加權因子，是高斯分布的方差，控制加權范圍，是表示圖像中沿水平方向的參考點中心坐標，是表示圖像中沿垂直方向的參考點中心坐標，是時間動態加權因子； 基于動態反向光影響值，在整個圖像窗口中進行加權平均，生成全局動態反向光影響參考值，計算表達式如下： ，式中，是動態反向光影響參考值。

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