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龍圖騰網獲悉南京郵電大學申請的專利面向突發交通擁堵的無人機多源傳感群智評估方法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：CN118675065B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202410580828.2，技術領域涉及：G06V20/17；該發明授權面向突發交通擁堵的無人機多源傳感群智評估方法是由張暉;陳坤設計研發完成，并于2024-05-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本面向突發交通擁堵的無人機多源傳感群智評估方法在說明書摘要公布了：本發明提出了面向突發交通擁堵的無人機多源傳感群智評估方法，其方法包括：首先提出了改進的YOLOv5航拍車輛檢測跟蹤算法，對無人機航拍的圖像進行基于改進的K?MEANS聚類的車輛邊框檢測進行數據預處理；然后提出基于改進的EFFICIENTMET的特征提取網絡，提高檢測精度。其次，根據無人機的高度、視角、姿態、位置信息計算車輛的運動狀態，通過多源傳感融合技術對車輛間的位置、間距、速度等運動信息對交通路段擁堵狀態做出快速評估。在擁堵狀態下基于無人機的視野映射計算擁堵路段距離并采用基于改進的DeepSort算法統計擁堵數量，對交通路段擁堵狀態進行智能評估。實現對突發交通擁堵的全方位評估和監測，為交通管理提供了更靈活、智能的解決方案，提高了城市交通運行的效率。

本發明授權面向突發交通擁堵的無人機多源傳感群智評估方法在權利要求書中公布了：1.面向突發交通擁堵的無人機多源傳感群智評估方法，其特征在于，具體操作步驟如下： 步驟1：采用基于改進的YOLOv5算法對航拍車輛進行目標檢測； 步驟2：根據無人機的高度、視角、姿態、位置信息計算車輛的運動狀態； 步驟3：通過多源傳感融合技術對車輛間的運動信息進行群智評估，對交通路段是否擁堵做出快速判斷； 步驟4：采用基于改進的DeepSort算法進行的擁堵車輛統計； 步驟5：在擁堵狀態下基于無人機對地面的視野映射計算擁堵路段距離； 步驟6：采用基于路段信息的交通擁堵評估方法，根據路段平均速度、車輛間距和交通流密度的交通路段擁堵程度進行智能評估； 所述步驟4中采用基于改進的DeepSort算法進行擁堵車輛統計的內容包括： 首先，基于時空關聯的運動特征匹配，為了實現對運動特征的數據關聯匹配，使用當前幀的檢測框和上一幀跟蹤框之間的馬氏距離d1i,j來計算目標位置維度的距離相似度，其公式如下： 式中i表示跟蹤框的序號，j表示檢測框的序號，表示第i個NSA卡爾曼濾波器預測出的觀測空間的協方差矩陣，dj表示第j個檢測框的觀測向量，yi表示第i個跟蹤框的狀態對應向量，T表示向量的轉置， 其次，引入時空關聯匹配得分s1，將目標在時間上的連續性和空間上的一致性考慮進去，目標在前一幀的邊界框表示為At-1＝xt-1,yt-1,wt-1,ht-1,，在當前幀的位置為At＝xt,yt,wt,ht,，匹配得分s為： dt＝Δt 然后，基于多幀對比的表觀特征匹配，計算第i個軌跡和第j個軌跡的最小余弦距離，用于表觀特征匹配，其公式如下： 式中rj表示從第j個檢測框中提取的外觀特征，表示第i個跟蹤框與第j個檢測框之間的表觀特征余弦相似度；Ri表示表觀特征庫， 接著，引入多幀視覺匹配得分s2，對于前一幀中的每個目標A1,…,An分別與當前幀中的所有目標B1,…,Bn，計算它們特征向量的匹配得分，其公式如下： 最后，同時引入時空關聯匹配得分s1和多幀視覺匹配得分s2，使用線性加權將馬氏距離與最小余弦距離度結合，實現數據的整體最優關聯匹配，其公式如下：

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京郵電大學，其通訊地址為：210023 江蘇省南京市鼓樓區新模范馬路66號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。